重点通报！大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

在2024年6月14日举行的智源大会上，月之暗面CEO杨植麟发表演讲，对大模型的技术本质和发展前景进行了深刻的剖析。他指出，大模型本质上是对数据的压缩，但这种压缩却能够产生智能。

杨植麟表示，大模型的训练过程就是学习数据之间的内在规律，并将其压缩成模型参数的过程。这个过程类似于信息压缩，但比信息压缩更加复杂，因为它需要模型不仅要能够压缩数据，还要能够理解和应用数据。

尽管大模型本质上是一种压缩算法，但它却能够表现出强大的智能。杨植麟列举了月之暗面大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面的应用案例，证明了大模型在许多任务上已经达到了或超越了人类水平。

杨植麟认为，大模型的智能来源于对数据的深度理解和应用。大模型能够通过学习大量数据，发现数据中的潜在规律和模式，并将其应用于新的任务和场景。这种能力是传统人工智能所不具备的。

展望未来，杨植麟表示，大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。他相信，大模型将成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

杨植麟的演讲为我们理解大模型的技术本质和发展前景提供了新的视角。他的观点也得到了业内人士的普遍认同。许多专家学者认为，大模型是人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。

新闻分析：

• 杨植麟的观点为我们理解大模型的技术本质提供了新的视角。他指出，大模型本质上是一种数据压缩算法，但它却能够通过深度理解和应用数据来产生智能。
• 大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面已经取得了显著的成果，证明了其强大的智能。
• 大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。它有望成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

城投转型按下“快进键”：隐性债务规模几何？化解任重道远

北京讯（记者 罗志恒 牛琴）**

2023年城投公司财务报表折射出哪些重要信息？当前隐性债务的规模到底有多少？城投公司在短期化债和中长期转型的要求下还面临哪些重点任务？

城投公司转型步伐加快

自中央提出“一揽子化债”要求以来，各部门和地方政府积极落实，通过财政化债和金融化债等多种手段对债务进行展期、降息，以时间换空间。城投公司作为地方政府隐性债务的主要载体，其转型备受关注。

从3300家城投公司2023年财务报表分析来看，城投公司转型呈现出以下九大特征：

• 资产规模稳步增长但增速有所放缓，同时加快重组整合背景下，资产向头部城投公司集中。
• 房地产行业持续低迷、城投公司流动性紧张以及政策限制三重因素叠加下，城投托地现象减少，土地资产大幅减少。
• 主营业务收入增速放缓，盈利能力有所下降。
• 债务规模增速有所放缓，但债务负担依然较重。
• 短债占比有所上升，偿债压力加大。
• 政府补助依赖度有所下降。
• 现金流状况有所改善。
• 城投公司转型步伐加快，新兴业务发展势头良好。

隐性债务规模仍待测算

化解债务风险是城投公司转型的关键。目前，城投公司隐性债务的规模仍未有权威数据。

有研究机构测算，截至2023年末，城投平台的隐性债务规模约为55万亿元。其中，未纳入统计的存量隐性债务规模约为32万亿元，主要来源于城投平台对下属企业的债务隐性化、平台之间的债务交叉兜底、以及平台对外担保的隐性债务等。

化解隐性债务任重道远

城投公司化解债务、转型发展任重道远。需要多措并举，综合施策：

• **压减存量债务。**要继续压减不必要的政府融资平台，清理僵尸项目，盘活存量资产，通过财政化债、金融化债等多种手段化解存量债务。
• **严格控制新增债务。**要建立健全城投公司融资管理机制，严格控制新增债务，把债务规模控制在合理水平。
• **发展新兴业务。**要鼓励城投公司聚焦主业，发展新兴业务，提高盈利能力，增强抗风险能力。
• **加强监管。**要加强对城投公司的监管，压实地方政府主体责任，筑牢化解债务风险的制度防线。

**城投公司转型升级是地方政府化解债务风险、推动经济转型发展的重要途径。**需要坚持稳中求进工作总基调，以高质量发展为目标，统筹抓好化债、转型和发展，推动城投公司走上可持续发展道路。