每经AI快讯,11月10日,共有182只个股上榜龙虎榜,杰瑞股份龙虎榜净买入额最多,达4.41亿元。

在龙虎榜中,涉及机构专用席位的个股有22只,净买入额前三的是巨星科技、新强联、翔丰华,分别为1.39亿元、7160.04万元、6525.41万元。

据媒体,监管部门出台新规控制房地产企业有息债务的增长,设置“三道红线”。具体为红线1:剔除预收款后的资产负债率大于70%;红线2:净负债率大于100%;红线3:现金短债比小于1倍。

托马斯·拉贝说,中国驻德使馆的工作人员一刻没有耽搁,驱车从柏林将大批防疫物资和药品运到海德堡,为他的家庭、也为海德堡当地抗疫提供了当时所急需的帮助。

往前追溯一个月,即7月24日,“房地产工作座谈会”以高规格召开。该座谈会除了重申“房住不炒”,坚持不将房地产作为短期刺激经济的手段,坚持稳地价、稳房价、稳预期等,还“要实施好房地产金融审慎管理制度,稳住存量、严控增量,防止资金违规流入房地产市场。”

Delin还把如此强大的GTP-3形容为:

内容概要:GPT-3首先肯定了稳定高质量的董事会成员对公司发展的价值,然后对如何执行招聘董事会成员的工作给出了具体建议,首先是确定需要招聘的人员清单。

“在此我再次深表感谢。这就是发生在我和我的家人身上的鲜活例子——在艰难的时刻,德中两国人民守望相助,患难见真情。”托马斯·拉贝说,疫情期间他所亲历的海德堡与中国的抗疫合作是两国人民间友谊代代相传的生动写照,“这说明了中华民族是一个知恩图报的民族”。

事实上,随着国内相对宽松的金融环境逐渐收紧,房企境内融资规模呈现出负增长。贝壳研究院统计整理数据显示,2020年1-7月房企境内外债券融资累计约7379亿元,融资规模较上年同期下降7%,前7个月融资规模占比2019年全年62.5%。

 CommonCrawl数据是从2016年到2019年,每个月的CommonCrawl的41个分片中下载的,构成了过滤前的45TB压缩明文和过滤后的570GB,大致相当于4000亿字节。

Q:烤面包机和铅笔哪一个较重?

最近一位名为Delian的网友在体验完之后,忍不住在Twitter分享了令他难以置信的使用效果。Delian是家风投公司创始人,他希望GPT-3能在“如何召开有效的董事会会议?”的问题上给出一些建议,因此,他针对这个问题,在GPT-3中输入了上文:

虽然在这些问题上存在缺陷,不过,GPT-2在处理一些逻辑性问题,或者阅历理解任务时,几乎可以达到人类的水平。因此,在很多方面可以作为人类很好的辅助工具。

一般来说,GPT自然语言模型工作分为上游预训练和下游特定任务两个主要阶段。无需微调,意味着在经过大型语料库的预训练后,GPT-3在处理诸如语言翻译、完型填空、文本生成等常见NLP任务时,无需针对下游任务作出特殊处理。

免责声明:本文内容与数据仅供参考,不构成投资建议,使用前核实。据此操作,风险自担。

在专访中,记者与托马斯·拉贝聊到了德国对其祖父的纪念。由于曾短暂加入纳粹党,约翰·拉贝返回德国后处境凄凉,晚年在饥寒交迫中辞世。值得欣慰的是,近年来,德国境内对约翰·拉贝的纪念活动逐渐增多。2019年7月,来自中国江苏的原创歌剧《拉贝日记》在柏林国家歌剧院举行欧洲首演。今年6月起在勃兰登堡州采西林霍夫宫举办的纪念波茨坦会议75周年特展上还专门展出了《拉贝日记》。

融资收紧成必然 16家房企净负债率超100%

光大证券在研报中称,该政策或旨在促进金融资源合理配置,引导预期回归平稳,防范化解房地产金融风险。从政策背后的考量来看,可能包括多方面因素:目前行业资金面相对较好,下半年货币政策回归常态化下,提前管理资金流向,防止房地产领域挤占金融资源;缓解土地价格上涨对房价的传导压力,引导市场预期回归平稳;行业迎来债务到期高峰,尤其是境内债到期量短期内明显提升,自上而下引导房企调整资产负债结构,防范化解房地产金融风险。

通过“三道红线”控制房企融资发债与负债规模,被数家媒体报道,一些未具名的房地产企业人士和券商人士也予以证实。不过,针对红线如何设置、哪些企业将被重点监管,一直没有明确的定论,相关政府部门既没有证实相关报道,也没有主动辟谣。

目标清单:从自己身边的同事或朋友入手,招展人脉资源,确定符合需要的目标人选(大约20-25人) 资格清单:建立人员筛选标准,提出一些专业问题、个人生活问题,根据回答判断与公司需求的匹配度。 确定好之后,接下来便是召集现有的董事会成员开始招聘工作。在这里需要保持热情沟通,呈现公司价值。

“中国人民同德国人民有着悠久交往历史和深厚友谊。而我本人及家族同样和中国人民有着密切的联系。”托马斯·拉贝的祖父约翰·拉贝曾是德国西门子公司在华代表。侵华日军发动南京大屠杀期间,约翰·拉贝召集一批正直的国际人士建立了国际安全区,拯救了约25万中国人的生命。他所写下的《拉贝日记》也被公认为是研究南京大屠杀最重要的史料之一。

首先从预训练阶段的模型大小来看,从论文中的数据显示,在经过几项简单的任务训练(删除文本中的随机符号)后,模型越大学习曲线越陡峭,而越是陡峭,代表学习性能越强。因此,可以说下游任务的学习能力主要由模型大小决定。

在龙虎榜中,涉及沪股通专用席位的个股有3只,上海机电的沪股通专用席位净买入额最大,净买入3188.53万元。

从企业端看,部分高负债、短期债务压力大的房企,将承受更大的压力。国金证券首席分析师周岳在近日的一份研报中指出,房企剔除预收账款的资产负债率整体偏高,38家房企该比率超过70%,建业地产、融创中国、中南置地、绿地控股等10家房企剔除预收账款的资产负债率超过80%。净负债率指标方面,超过半数房企在该比率上小于100%,泰禾集团、富力集团、华夏幸福、融创中国、首开股份、华发股份、中国铁建、中南置地、奥园集团、首创置业等16家房企净负债率大于100%。

托马斯·拉贝说,十分遗憾的是,由于自己已经年近七旬,属于新冠肺炎高危人群,无法前往波茨坦会议旧址目睹《拉贝日记》在那里展出的实况。“无论如何,这都是一件大好事。”

另外,经过多项测试后,Delina发现任何领域的专业问题,它都能自动生成相互匹配的下文,比如有关同性恋故事的剧本,行业专家的技术访谈、或者有关选举的政治话题等统统不在话下。

这款AI神器正是Open AI开发的GPT-3自然语言处理模型。简单来说,GPT-3是一款AI文本生成器,它可以根据上文提示,自动补齐下文。官方说法是,这款GPT-3涵盖了1750亿个参数,远超GPT-2和其他AI文本生成模型,达到了目前的最佳SOTA,而且其写作水平能够与人类媲美。

丁祖昱称,接下来房地产市场融资环境将进一步收紧,部分房企将面临融资难题。一旦融资新规落地,将对行业产生较大影响:土地市场降温,新房销售加速,对头部房企是利好,对高负债的房企则影响较大,必将加速行业洗牌。

不过,从此前的测试中,我们也可以看出GPT-3的文本生成还是存在一些局限性的。具体我们可以从Q&A问答中来看一下。对于常识性性问题,GPT-3还是非常擅长的。如,

可以看出,上文内容属于商业运营和投资范畴,若非专业人员很难给出相应的回应。

另外,从语料库来讲,模型越大越需要大的语料库作为支撑,GPT-3采用的数据集(Common Crawl)包含了近一万亿个单词。

同时,它也意味着其处理任务的性能表现,主要取决于它的预训练过程。

听着非常心动了,每天为文案熬秃头的朋友们,可以来尝试体验一下,为你们奉上开源地址,Github地址:https://github.com/openai/gpt-3

融资结构,周岳称,短债占比超过45%的共有4家,分别为泰禾集团(57%)、荣盛发展(52%)、绿城中国(48%)以及中国恒大(47%),且均较2018年有所增加。债券融资超过30%的房企有8家,分别为龙光地产、金地集团、新城控股、滨江集团、首开股份、远洋集团、首创置业和华宇集团,其中龙光地产债券融资占比最高,为48.16%。(中新经纬APP)

对重点房企形成的资金监测和融资管理规则,其细节虽有待确定,但融资收紧是大势所趋,企业下半年融资发债或受到影响。

内容大意是:公司创始人前期打造一支高质量的董事会成员对于公司初期发展至关重要。而大多说创始人没有意识到这一点。他建议公司在完成A轮融资后就可以开始招募董事会成员,而且招募对象一定好涵盖公司所在领域的各个方向的专家。另外,他还举了一个实例进行了论证了这个观点。

业内人士认为,重点房地产企业座谈会,可以看作是落实7月24日房地产工作座谈会的具体体现。易居企业集团CEO丁祖昱分析称,这意味着,房地产金融审慎管理制度是房地产长效机制的重要内容。结合7月24日房地产工作座谈会关于金融政策的描述,即防止资金违规流入房地产市场,今年相对宽松的资金面不会直接向房地产放开,金融政策与之前保持一致。

因此,基于超大模型和与数据库的GPT-3在预训练阶段能够表现出极好的性能。

“百科全书式”写作助手

贝壳研究院认为,在房地产行业金融监管力度加大的同时,房企也进入到偿债高峰期,在“需求大、监管严”的夹击下,企业融资面临更为严峻的考验。

根据“三道红线”触线情况不同,将房地产企业分为“红、橙、黄、绿”四档。以有息负债规模为融资管理操作目标,分档设定为有息负债规模增速阈值,降低一档,上限增加5%,即如果“三线”均超出阈值为“红色档”,有息负债规模以2019年6月底为上限,不得增加;“二线”超出阈值为“橙色档”,有息负债规模年增速不得超过5%;“一线”超出阈值为“黄色档”,有息负债规模年增速不得超过10%;“三线”均未超出阈值为“绿色档”,有息负债规模年增速不得超过15%。

托马斯·拉贝是德国著名的海德堡大学医院教授,同时也是中国政府友谊奖获得者。他的祖父便是中国人所熟知的“南京好人”约翰·拉贝。

对于GPT-3呈现出的结果,Delian表示远超出了预期。可以看出,首先模型基本理解了上文大意,并且在无其他提示的情况下,给出了非常详细的意见和建议,虽然并非完全正确,但问题本身也是开放性的问题。同时,下文也基本遵循了上文的格式,如分段和主标题样式。

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但央行、住建部对外发布的消息中,没有提到“三道红线”等实施细节,也没有明确哪些“重点房地产企业”将实施这项管理规则。

“我衷心祝愿德中两国人民的友谊地久天长!”托马斯·拉贝说。(完)

 A:铅笔比烤面包机重。

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“疫情期间,我每天都与中国的机构和友人保持着交流。”托马斯·拉贝表示,他正在完成一部关于约翰·拉贝的新书,该书将以中文、德文、英文和西班牙文发行,同时也将推出电子版。“希望这本书能够在明年1月祖父去世71周年纪念日时问世。”

最近一位Twitter网友在体验了一款AI神器后,发现愿望竟然真的实现了!

在GPT-3中的模型和体系架构与GPT-2基本一致,包括其中描述的修改后的初始化,预规范化和可逆记号化,不同之处在于,在GPT-3各层中使用了Sparse Transformer架构 。同时,研究人员训练了8种不同大小的模型,范围从1.25亿个参数到1,750亿个参数,三个数量级。最后一个为“GPT-3”。

正在德国波茨坦采西林霍夫宫举办的纪念波茨坦会议75周年专题展览专门开辟了一个展区介绍中国抗日战争,图为展出的《拉贝日记》。(资料图片) 中新社记者 彭大伟 摄

其实,GPT-3的出色性能还不知如此。这个版本的模型是在今年的五月份刚刚被推出,与之前的GPT-2本相比,它在参数上高出了100倍。更重要的是,GPT-3实现了无需微调的最佳SOTA。

会议指出,为进一步落实房地产长效机制,实施好房地产金融审慎管理制度,增强房地产企业融资的市场化、规则化和透明度,人民银行、住房城乡建设部会同相关部门在前期广泛征求意见的基础上,形成了重点房地产企业资金监测和融资管理规则。

但是,接下来GTP-3生成的下文让他非常满意。(话题涉及主观看法,暂不论对错)

如果iPhone的出现,是将全世界的知识装进了您的口袋,那么GPT-3则为你提供了10,000个,能够与你在任何话题上交流的博士。

GPT-3自身的学习经验主要是从网上抓取,因此在回答一些常识性问题时,它可以从网上找到准确的对应答案。但在处理对于一些“不言而喻”的问题时,它就可以出现错误,比如下文:

重点房企融资管理规则形成 细节仍待确定

为传承家族对和平的追求,多年来,托马斯·拉贝在全球建立了六家约翰·拉贝国际交流中心,其中三家位于德中两国。在他看来,德中两国医学界和社会各界在疫情期间的紧密合作和真诚交流无疑是以对话交流化解危机的生动案例。

德国波茨坦采西林霍夫宫举办的纪念波茨坦会议75周年专题展览,开辟了一个展区介绍中国抗日战争,展出约翰·拉贝照片。(资料图片)中新社记者 彭大伟 摄

但是实际效果如何,咱谁也没用过。可能是出于对产品的自信,两个月前,OpenAI将这款耗费了1200万美元的商用GPT-3模型,对外开源了,现在人人皆可拿来作为自己的写作助手。

请注意,在训练过程中,并非按大小对数据集进行采样,而是较高质量的数据集采样频率更高,因此,在训练过程中CommonCrawl和Books2数据集采样的次数少于一次,而其他数据集则采样了2 -3次。这本质上是接受了少量的过度拟合,换取了更高质量的训练数据。

早在这场会议之前,关于住建部、央行等部门要加强对部分房企融资收紧的消息,就已经传得沸沸扬扬。

至8月23日上午,相关报道最终得到证实。8月20日,住房城乡建设部、人民银行在北京召开重点房地产企业座谈会,研究进一步落实房地产长效机制。银保监会、证监会、外汇局、交易商协会等相关部门负责同志,以及部分房地产企业负责人参加会议。

今年1月底,德国境内确诊首例新冠病例。3月,德国迎来疫情第一波高峰,口罩等防疫物资一时间十分紧缺。令托马斯·拉贝难忘的是,在疫情暴发后,他本人收到了来自北京和南京等地多家机构捐赠的防疫物资。这当中最“特殊”的是由中国驻德国大使馆转交给他的一批防疫用品。

“中国有句俗话说得好,‘患难见真情’。”托马斯·拉贝表示,今年年初新冠肺炎疫情在德国暴发后,他曾联系过中国驻德国大使吴恳,希望中国能为他所在的医院、他本人及家人提供一种在中国生产的药物。“没有想到,中国驻德国大使馆立即与中国国内相关部门沟通和联系,并且为我们找到了这家制药厂,这家制药厂还免费赠送给了我们这种药物。”

在龙虎榜中,涉及深股通专用席位的个股有9只,杰瑞股份的深股通专用席位净买入额最大,净买入4.33亿元。

可以看出,模型越大,它在可训练总数、层级数、学习比率方面的表现越高。

GPT-3:超大模型,无需微调

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