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步骤5：含羞直播“2022年，北京銀行多次對存款利率進行了下調。目前，三年期整存整取產品年利率基本與同業持平，產品定價基本能滿足客戶需求。投資者可以將資產進行多元化配置，長短結合，在保證資金流動性的同時獲取更多收益。”北京銀行相關業務負責人對本報記者表示，在存款利率市場化機製影響下，受貸款利率下降因素推動，商業銀行存款利率聯動下降，這也是中國存款利率市場化改革的重要內容。該負責人說，一方麵，存款利率下降尤其是中長期存款利率下降，有利於銀行壓降負債成本，為進一步降低貸款利率提供空間，從而加大對實體經濟的支持力度；另一方麵，存款收益水平下降，也會在某種程度上降低居民儲蓄意願，可使更多資金流向消費市場和其他投資領域，有利於提振經濟、活躍市場。理財選擇更加多元存款利率下調，對銀行存款收益較為敏感的居民該如何選擇？招聯金融首席研究員董希淼分析，中國居民長期以來有著較強烈的儲蓄意識，儲蓄率一直相對較高。近年來，居民存款增長較快，尤其是2022年居民投資理財風險偏好明顯下降，居民存款增速顯著加快，在人民幣存款中的占比持續提升。“同時，受前期疫情等因素影響，銀行體係資金較多而有效融資需求不足，這也是推動存款利率下降的原因之一。”他說。“從全球來看，市場無風險利率下降是大勢所趨。對居民個人而言，如果資產配置裏中長期存款較多，那麼收益率可能有所下降。居民應平衡好風險與收益的關係，倘若追求穩健收益，在存款之外可以適當配置一些現金管理類理財產品及貨幣基金等。”董希淼對本報記者說，2023年，隨著中國宏觀經濟恢複和有效融資需求回升，銀行體係對資金需求量將有所增加，存款利率有望保持基本穩定。曾剛認為，對普通儲戶來說，如果從安全角度考慮，銀行存款仍不失為一個好選擇；如果想要更高回報，則可以考慮銀行理財、基金甚至股票。“在任何一個市場，波動都是常態。銀行存款利率下行並非單向且一成不變的，需要理性看待。”他說。。
步骤6：《千金直播》對話周鴻禕：ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前，全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調：“像ChatGPT這樣的人工智能，與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”，他甚至斷言，“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內，一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕，對此次技術浪潮同樣十分關心，在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上，甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命，與此同時，他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了，以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日，《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談，精彩觀點如下：1.曆史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，在身上加翅膀撲騰的都沒有成功，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，後來設計出翅膀以後，人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯，這恰恰是一種真正智能的表現，這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你，而是模擬你的筆法，寫一個你從來沒有寫過的文章，這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄：ChatGPT太驚豔《中國企業家》：你是從什麼時間開始關注ChatGPT的？周鴻禕：說起來大家可能覺得我在吹牛，但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的，互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP（自然語言處理），在ChatGPT出來前，Google很早推了一個模型Bert，出來時很驚豔，當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術，我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣，Bert找到很多實用的地方，可能太實用主義了，拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷，GPT出來後感覺這也是一個大家夥，但是沒有看到好的應用場景，所以，到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤，這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺，但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》：你是2020年左右第一代時就關注了？周鴻禕：對，但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。所以，為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最後做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。
步骤7：含羞直播從外形上來看，H1就是N2的加長版，也許叫做N3更合適H1火箭從1986年一直飛到了1991年，但原計劃要在1992年接棒的H2火箭卻因為LE-7氫氧發動機的難產而一直拖延到1994年才迎來首飛，這型氫氧發動機采用了分級燃燒循環方案，采用相同設計方案的隻有當時還在服役的航天飛機的主發動機，堪稱可以直接對標當時世界上最先進水平，推力水平也要高於歐空局同時代同類產品。H2火箭采用二級構型，一級使用LE-7發動機搭配固體助推器，二級保持LE-5不變，芯級直徑增加到4米，運力再次實現翻倍，國產化率為100%，是日本真正的“國貨之光”。為了實現全部國造，日本在H2火箭研發上燒掉了25億美元。這可是上世紀80年代的25億美元，這個錢有多值錢呢，這麼說吧，1985年，我國的外彙儲備是26.44億美元。如此不計成本的燒錢，按照日本當時公布的目標就是：最大可靠性和最小發射成本。但是理想與現實之間的鴻溝終於還是過大了。實際情況是日本國內的航天市場根本就支撐不起H2這個運力的運載火箭的發射任務，即使H2能滿足的發射任務需求再多樣化，支持一箭多星的湊單，國內發射任務也差不多還是一年一發的發射量。既然國內支持不了，那隻能嚐試去國際市場接單，但由於氫氧發動機昂貴的使用和發射成本以及追求全國產化的執念作祟，H2的單次發射成本高達1.5億美元，這個發射費用比當時歐美的平均發射費用高50%，是俄羅斯發射費用的2倍。如此高的發射費用加上個位數的發射樣本，讓原計劃要去國際發射市場競爭的H2隻能成為看客。好巧不巧，1998年和1999年，H2火箭在5次成功發射記錄後，迎來了兩連敗，發射成功率一下從100%降到了71%，這下連高可靠性的“人設”也打破了，變成了“最低可靠性和最高發射成本”。。

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