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北京二手房网签量再探底******

　　北京二手住宅的网签量在新年首月再次迎来探底。机构方面流出的数据显示，1月北京二手房成交量仅为8308套，比去年同期的11875套低了30%，与2021年同期的17513套相比，跌幅更是超过50%。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期，都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因，但买卖双方对于松绑政策的预期以及市场本身修复不到位，才是更重要的因素。需要注意的是，算上1月，北京的二手住宅网签量已经连续两个月在8000+的成交区间，如果持续，价格下行将成为必然。

　　网签量连续两个月8000+

　　大年初十，三年来首次放一个悠长假期的郝杰回到了位于安定门的店里。在过去，春节连市是很多经纪人和新盘案场的常态，在这个春节，出于“归家”的期待叠加市场活跃度偏低，不少北京的中介门店选择了歇业放假。

　　“经历三年疫情，今年返乡的人要更多，我们门店仅留了两个北京孩子值班，而且还是一人一天。”郝杰透露，春节前看房的客户就不多了，春节期间仅带看了3组客户，基本也都是走个流程，并没有意向客户。

　　大面积“阳康”后的1月，市场并没有迎来期待中的反弹。来自中原地产研究中心的统计数据显示，2023年1月北京二手住宅网签8308套，同比2022年1月的11875套下降超过30%，这也是北京本轮二手住宅连续两个月网签量低至8000+区间。

　　尽管环比降幅不大，仅为5.3%，但2022年12月本身基数较低，仅为8773套，比2022年11月的10750套也有两位数的降幅。自2022年5月，北京二手住宅网签量跌破万套，来到月度成交8000+区间后，市场逐步反弹，9月达到14329套，然后开启降温态势。

　　8000+的月度成交量意味着什么？

　　在中原地产首席分析师张大伟看来，考虑到网签数据的滞后性，8308套并不能完全体现当前的市场状况。春节过节早、12月大面积“阳康”拖延了成交周期，都是造成新年首月二手房成交量进一步下探的原因。“市场没有那么差，也没有那么火热，真实情况大概一周3000套，回归到2022年的正常水平。”张大伟表示。

　　北京链家研究院分析师冷会指出，网签量下降的原因主要有两方面：一是春节假期从业人员休假，网签业务部分暂停；二是网签数据相对滞后，无法及时反映实际市场情况。从主要经纪机构成交情况看，1月上半月二手住房市场恢复态势显著，下半月受春节假期影响成交节奏放缓，1月整体交易规模与2022年春节月份(2022年2月)基本持平。

　　3、4月或恢复

　　二手房网签量何时恢复？在包括上述专家在内的多位业内人士看来，北京二手房网签量的恢复要等到3、4月才会有所体现，按照往年惯例，3、4月是教育资源优质区域的成交高峰期，上学等置业需求会集中释放。

　　但更多的从业者担忧，伴随着上学等需求集中释放后，目前本就修复不到位的二手房市场将出现较大的需求空窗期。

　　“现在买卖双方的认知差距特别大，买方希望使劲儿压价，卖方觉得政策松绑预期明显。”包括郝杰在内的多位一线经纪人直言，当下即便是比较优质的二手房，也都会出现“共识难以达成”的局面。

　　“‘其他城市都在调整政策，北京是不是也会变呢？’这种几乎是小业主们的共同心态，所以卖得不多、不真卖，挂出来试试水，价格还标得有些随心所欲。” 而买方也多持观望情绪，成交周期因此被不断拉长。

　　网签量与价格走势成正比

　　另一方面，看似筑底的价格，也有着统计因素作用结果。北京商报记者从经纪机构提供的数据发现，近期北京中心城区成交占比显著提升，进而导致全市成交均价结构性上涨。“所以北京并不是真的二手房还在涨，只是网签结构拉动了成交均价。”多位业内人士直言，一旦上学等核心城区需求在4月完成释放后，如果网签量持续保持下探，价格下行也将成为必然。

　　近日，多城密集下调首套房贷利率，根据诸葛找房数据研究中心不完全统计，春节后，包括郑州、天津、厦门、福州、珠海、长春、沈阳等城市相继下调了首套房贷款利率下限，新一轮的下调房贷利率潮流正在上演。截至目前，已经有30城下调首套房贷款利率下限，其中最低降至3.7%。

　　从城市分布来看，春节之前下调房贷利率的多以三四线城市为主，而近几日下调房贷利率的城市以二线城市为主力，其中不乏省会城市和重点二线城市。

　　至于北京，此前谈论最多的就是对于认房不认贷的调整，以及首套和二套房贷利率和首付款比例的调整。业内人士指出，如果上述政策落实，将释放一部分置业需求，但北京等一线城市牵一发而动全身，政策调整会慎之又慎，放开的“尺度”也不会太大。认房不认贷议论多时，但并未见到相关信号传递出来；而房贷利率调整，按照个人住房贷款利率政策动态调整长效机制，北京目前并不符合标准。北京商报记者 王寅浩

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）