特朗普2.0时代:特朗普高票当选,共和党成为参众两院多数党。其内阁团队更务实,政策有望加速落地,包括放松商业监管、减税、贸易保护等,可能带来二次通胀风险、透支美元信用、冲击出口汇率等影响。
经济修复仍有波折:本轮经济下行量价齐跌,产能周期压制,库存节奏打乱,产能利用率下行。政策7月转向,9月加码,但7 - 9月数据未见改善,国补叠加“双十一”使消费增速回升,后续需关注政策传导及经济复苏进度。
地方化债,中央举债:地方政府专项债发行进度慢,化债规模和方式明确,包括安排债务限额、发行置换债券等。专项债用途多样,限额空间区域分布不均衡。化债有助于减轻地方负担,释放资源促进发展。
从加杠杆到宽信用:人口周期下行,财政政策需发力,可参考日本和美国经验。中国1998年房改和2001年加入WTO曾助力走出通缩,当前可通过大财政政策刺激经济,宽货币债券或长牛,宽财政股市有望企稳上行。
以下是《2025年宏观经济与资本市场展望》报告部分内容:
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NAVER和KAIST研究团队发现,先进AI模型在数学题自我修正方面存在严重缺陷。他们创建的MMRefine基准测试揭示,即使是GPT-4O等顶级模型也只能成功修正约23%的错误答案,而且经常将正确答案改错。研究发现不同模型在处理六种错误类型时表现差异巨大,特别是小型模型在空间推理修正上竟然超越了大型模型,颠覆了"越大越好"的认知。
牛津大学研究发现,尽管大语言模型在医学考试中表现出色,但在实际应用中效果大打折扣。研究显示,LLM直接测试时能94.9%准确识别病症,但人类使用LLM诊断时准确率仅34.5%,甚至低于不使用AI的对照组。问题源于用户提供信息不完整、LLM理解偏差等人机交互问题。专家指出,仅凭非交互式基准测试评估LLM存在误导性,需要真实的人机交互测试才能准确评估AI系统的实际性能。
上海交通大学研究团队开发出革命性AI图像检测系统,不仅能以98.1%准确率识别AI生成的假图片,更能像人类专家一样用自然语言详细解释判断依据并标出具体问题区域。该系统通过创新的多模态大语言模型训练方法,实现了从"黑盒判断"到"透明分析"的突破,为新闻、法律等领域提供可信赖的智能辅助工具。