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九龙坡区二〇二四年“爱尚重庆·焕新九龙”家电、汽车以旧换新补贴活动现场。（本报资料图片）通讯员 周邦静 摄 视觉重庆9月25日，国家发展改革委召开专题发布会，介绍消费品以旧换新进展成效和典型做法。国家发展改革委、商务部、市场监管总局相关负责人介绍消费品以旧换新工作进展成效，北京、重庆、广东三地发展改革委负责人就典型经验做法向全国交流推广。发布会上，重庆市发展改革委党组书记、主任高健介绍，今年1—8月，重庆限额以上单位新能源汽车、家电、建筑及装潢类材料零售额分别增长41.8%、7.5%、6.2%，重点领域更新设备超10万台（套、辆），工业技改投资同比增长27.1%。截至9月23日，重庆汽车以旧换新超6.4万辆，家电以旧换新约20.25万台（件），消费者已申报补贴近11亿元，撬动销售额约105亿元。“以旧换新”中，重庆究竟探索出了哪些特色做法？汽车以旧换新迎来爆发式增长。今年1—8月，重庆汽车产量达154万辆、同比增长11%，其中新能源汽车产量同比增长151.4%；乘用车保有量同比增长8.72%，其中新能源汽车保有量同比增长55.08%。这在一定程度上得益于“两新”政策的激励。所谓“两新”，就是消费品以旧换新、大规模设备更新。今年以来，重庆配合印发支持汽车报废更新实施细则，实施消费者以旧换购新能源汽车直补促销措施，5月底前安排资金4000万元实施汽车消费购置补贴。尤其是在国家加力支持“两新”之后，重庆制定资金分配方案，率先推出加力促进消费品以旧换新落地措施，整合中央资金和我市配套36.84亿元。自8月20日重庆实施新一轮汽车以旧换新支持政策以来，长安、赛力斯两大本地车企全国销量环比分别增长39.4%、59.8%，比亚迪、奇瑞、理想等在渝销量环比分别增长29.4%、30.2%、44.3%。截至9月23日，重庆汽车报废和置换更新补贴申请超过6.4万辆，涉及补贴资金9亿多元，资金撬动比分别达到1∶6和1∶21，对消费的拉动效应十分明显。具体来看，重庆推动汽车以旧换新重点抓好三个关键：首先，重庆政策落地实施讲求一个“快”字。8月20日，重庆在全国率先推出落地政策措施，实现“三同步”：一是补贴总体方案与包括汽车在内的分领域补贴政策同步发布，同步开通消费者申报渠道，最大限度缩短政策制定到落地实施的时间；二是确保重庆的汽车以旧换新政策在国家部委实施细则出台后第一时间跟进推出；三是及时优化升级申报系统，确保新旧政策切换平稳有序。新政策推出后，我市汽车销售迎来爆发式增长，汽车置换更新平均每天申报量超700台，重庆又顺应市场需求及时调配5亿元用于补贴汽车置换更新。其次，重庆补贴政策设计注重一个“准”字。在对象设定上，消费者在全国各地报废或售卖转让名下旧车并在重庆购买新车的，均可在重庆申报享受补贴政策；在标准设定上，将汽车置换更新由原来的分档定额补贴调整为按购车价的5%或6%补贴，并遵循国家明确补贴上限；在申报设定上，优化缩短资金审批流程，加快资金拨付进度。此外，重庆在补贴政策的落实上突出一个“合”字。在补贴审核上，商务、公安、税务等多部门协同联动，提高质效；在政策宣传上，多平台、多渠道共同发力，确保政策家喻户晓；在活动组织上，坚持市区县、政企银联动，多形式、多层次开展汽车消费大客户对接、汽车惠民换新消费周、新能源汽车下乡、商家叠加优惠等促销活动。家电以旧换新超20万台。家电以旧换新政策是重庆本轮政策实施的又一重点，截至9月23日，全市家电以旧换新约20.25万台（件）。高健介绍，家电以旧换新政策涉及范围广、资金量大，监管难度不小，如何确保国家每一分补贴资金都用到消费者身上，这是一个难题。为此，重庆创新构建形成12345工作监管体系，堵塞政策实施漏洞，防范资金使用风险。具体来看，1就是建立一个监管平台。当前，重庆确定第三方机构开发建设服务平台，录入补贴商品型号品类，接入所有参与商家和门店，对政策实施实行全覆盖、全链条监测监管。2就是推行人货两端管理。重庆依托服务平台与全国家电以旧换新政策平台有机对接，推动消费者补贴资格便捷申领和一键查重，实现对消费者家电补贴申报对象管理。重庆还在全国率先开发运用家电产品序列号管理系统，利用数字技术对涉补家电产品实行订单号、发票号、物流轨迹、产品序列号四统一，做到人、货两端闭环管理，环环相扣防范虚假交易、重复交易。3就是压实三方责任。
宋江见报，只叫得苦道：是我夜来冲撞了他这几句言语，多管是投别处了！吴用道：兄长，非也；他虽鲁，义气倒重，不会投别处去。多管是过两日便来，兄长放心。宋江心慌，先使戴宗去赶；后着时迁、李云、乐和、王定六四个首将分四路去寻。

且说李逵是夜提着两把斧下山，抄小路径投凌州去，一路上自寻思道：这两个鸟将军，何消得许多军马征他！我且抢入城中，一斧一个，都砍杀了，也教哥哥吃一惊！也和他们争得一口气！走了半日，走得肚饿，把腰里摸一摸，原来仓促下山，不曾带得盘缠，寻思道：多时不曾做买卖，只得寻个鸟出气的！正走之间，看见路旁一个酒店，李逵便入去，连打了三角酒，二斤肉吃了，起身便走。酒保拦住讨钱。李逵道：待我前头去寻得些买卖，却把来还你。说罢，便动身。

只见外面走入彪形大汉来，喝道：你这黑厮好大胆！谁开的酒店？你来白吃，不肯还钱！李逵睁眼道：老爷不论那里只是白吃！那汉道：我对你说时，惊得你尿流屁滚！老爷是梁山泊好汉韩伯龙的便是！本钱都是宋江哥哥的！李逵听了暗笑：我山寨里那里认得这个鸟人！原来韩伯龙曾在江湖上打家劫舍，要来上梁山泊入伙，却投奔了旱地忽律朱贵，要他引见宋江；因是宋公明发背疮在寨中，又调兵遣将，多忙少闲，不曾见得，朱贵权且教他在村中卖酒。

当时李逵在腰间拔出一把斧，看着韩伯龙道：把斧头当当。韩伯龙不知是计，伸手来接，被李逵手起，望面门上一斧劈下。可怜韩伯龙不曾上得梁山，死在李逵之手！两三个家人，只恨爷娘少生了两只脚，望深村里走了。李逵就地掳掠盘缠，放火烧了草屋，望凌州便走。

行不得一日，正走之间，官道傍边，只见走过一条大汉，直上直下相李逵。李逵见那人看他，便道：你那厮看我怎地？那汉便答道：你是谁的老爷？李逵便抢将入来。那汉子手起一拳，打个塔墩。李逵寻思道：这个汉子倒使得好拳！坐在地下，仰着脸，问道：你这汉子姓甚名谁？那汉道：老爷没姓，要厮打便和你厮打！你敢起来！李逵大怒，正待跳将起来，被那汉子肋窝里只一脚，又踢了一交。李逵叫道：赢你不得！爬将起来便走。那汉叫住问道：这黑汉子，你姓甚名谁？那里人氏？李逵道：今日输与你，不好说出。又可惜你是条好汉，不忍瞒你：梁山伯黑旋风李逵的便是我！那汉道：你端的是否？不要说慌。李逵道：你不信，只看我这两把斧。那汉道：你既是梁山泊好汉，独自一个投里去？李逵道：我和哥哥别口气，要投凌州去杀那姓单姓魏的两个！那汉道：我听得你梁山泊已有军马去了。你且说是谁？李逵道：先是大刀关胜，随后便是豹子头林冲，青面兽杨志领军策应。那汉听了，纳头便拜。李逵道：你便与我说罢，端的姓甚名谁？那汉道：小人原是中山府人氏，祖传三代，相扑为生，父子相传，不教徒弟。平生最无面目，到处投人不着；山东、河北都叫我做没面目焦挺。近日打听得寇州地面有座山，名为枯树山；山上有个强人，平生只好杀人，世人把他比做丧门神，姓鲍，名旭。他在那山里打家劫舍，我如今待要去那里入伙。李逵道：你有这本事，如何不来投奔我哥哥宋公明？焦挺道：我多时要奔大寨入伙，却没条门路。今日得遇兄长，愿随哥哥。李逵道：我和宋公明哥哥争口气下了山来，不杀得一个人，空着双手，怎地回去？你和我去枯树山，说了鲍旭同去凌州，杀得单、魏二将，便好回山。焦挺道：凌州一府城池，许多军马在彼，我和你只两个，便有十分本事，也不济事，枉送了性命；不如先去枯树山说了鲍旭，且去大寨入伙，此为上计。

两个正说之间，背后时迁赶将来，叫道：哥哥忧得你苦，便请回山。如今分四路去赶你也！李逵引着焦挺且教与时迁会见了。时迁回山：宋公明哥哥等你。李逵道：你且住！我和焦挺商量了：先去枯树山说了鲍旭，方才回来。时迁道：使不得；哥哥等你，即便回寨。李逵道：你若不跟我去，你自先回寨报与哥哥知道，我便回也。时迁惧怕李逵，自回山寨去了。焦挺却和李逵自投寇州来，望枯树山去了。话分两头，却说关胜与同宣赞，郝思文引领五千军马来，相近凌州。太守接得东京调兵的旨并蔡太师付，随请兵马团练单延，魏定国商议。二将受了付，随即选点军兵，关领器械，拴束鞍马，整顿粮草，指日起行。忽闻报说：蒲东大刀关胜引军到来侵犯本州。单廷、魏定国听得，大怒，便收拾军马，出城迎敌。两军相迎，旗鼓相望。门旗下关胜出马。
师笑曰：岂有君迎臣之礼也，请陛下稳便。须臾，群臣奏事，司马师俱自剖断，并不启奏魏主。少时朝退，师昂然下殿，乘车出内，前遮后拥，不下数千人马。芳退入后殿，顾左右止有三人：乃太常夏侯玄，中书令李丰，光禄大夫张缉，缉乃张皇后之父，曹芳之皇丈也。芳叱退近侍，同三人至密室商议。芳执张缉之手而哭曰：司马师视朕如小儿，觑百官如草芥，社稷早晚必归此人矣！言讫大哭。李丰奏曰：陛下勿忧。臣虽不才，愿以陛下之明诏，聚四方之英杰，以剿此贼。夏侯玄奏曰：臣叔夏侯霸降蜀，因惧司马兄弟谋害故耳；今若剿除此贼，臣叔必回也。臣乃国家旧戚，安敢坐视奸贼乱国，愿同奉诏讨之。芳曰：但恐不能耳。三人哭奏曰：臣等誓当同心灭贼，以报陛下！芳脱下龙凤汗衫，咬破指尖，写了血诏，授与张缉，乃嘱曰：朕祖武皇帝诛董承，盖为机事不密也。卿等须谨细，勿泄于外。丰曰：陛下何出此不利之言？臣等非董承之辈，司马师安比武祖也？陛下勿疑。三人辞出，至东华门左侧，正见司马师带剑而来，从者数百人，皆持兵器。三人立于道傍。师问曰：汝三人退朝何迟？李丰曰：圣上在内廷观书，我三人侍读故耳。师曰：所看何书？丰曰：乃夏、商、周三代之书也。师曰：上见此书，问何故事？丰曰：天子所问伊尹扶商、周公摄政之事，我等皆奏曰：今司马大将军，即伊尹、周公也。师冷笑曰：汝等岂将吾比伊尹、周公！其心实指吾为王莽、董卓！三人皆曰：我等皆将军门下之人，安敢如此？师大怒曰：汝等乃口谀之人！适间与天子在密室中所哭何事？三人曰：实无此状。师叱曰：汝三人泪眼尚红，如何抵赖！夏侯玄知事已泄，乃厉声大骂曰：吾等所哭者，为汝威震其主，将谋篡逆耳！师大怒，叱武士捉夏侯玄。玄揎拳裸袖，径击司马师，却被武士擒住。师令将各人搜检，于张缉身畔搜出一龙凤汗衫，上有血字。左右呈与司马师。师视之，乃密诏也。诏曰：司马师弟兄，共持大权，将图篡逆。所行诏制，皆非朕意。各部官兵将士，可同仗忠义，讨灭贼臣，匡扶社稷。功成之日，重加爵赏。司马师看毕，勃然大怒曰：原来汝等正欲谋害吾兄弟！情理难容！遂令将三人腰斩于市，灭其三族。三人骂不绝口。比临东市中，牙齿尽被打落，各人含糊数骂而死。师直入后宫。魏主曹芳正与张皇后商议此事。皇后曰：内廷耳目甚多，倘事泄露，必累妾矣！正言间，忽见师入，皇后大惊。师按剑谓芳曰：臣父立陛下为君，功德不在周公之下；臣事陛下，亦与伊尹何别乎？今反以恩为仇，以功为过，欲与二三小臣，谋害臣兄弟，何也？芳曰：朕无此心。师袖中取出汗衫，掷之于地曰：此谁人所作耶！芳魂飞天外，魄散九霄，战栗而答曰：此皆为他人所逼故也。朕岂敢兴此心？师曰：妄诬大臣造反，当加何罪？芳跪告曰：朕合有罪，望大将军恕之！师曰：陛下请起。国法未可废也。乃指张皇后曰：此是张缉之女，理当除之！芳大哭求免，师不从，叱左右将张后捉出，至东华门内，用白练绞死。后人有诗曰：当年伏后出宫门，跌足哀号别至尊。司马今朝依此例，天教还报在儿孙。次日，司马师大会群臣曰：今主上荒淫无道，亵近娼优，听信谗言，闭塞贤路：其罪甚于汉之昌邑，不能主天下。吾谨按伊尹、霍光之法，别立新君，以保社稷，以安天下，如何？众皆应曰：大将军行伊、霍之事，所谓应天顺人，谁敢违命？师遂同多官入永宁宫，奏闻太后。太后曰：大将军欲立何人为君？师曰：臣观彭城王曹据，聪明仁孝，可以为天下之主。太后曰：彭城王乃老身之叔，今立为君，我何以当之？今有高贵乡公曹髦，乃文皇帝之孙；此人温恭克让，可以立之。卿等大臣，从长计议。一人奏曰：太后之言是也。便可立之。众视之，乃司马师宗叔司马孚也。师遂遣使往元城召高贵乡公；请太后升太极殿，召芳责之曰：汝荒淫无度，亵近娼优，不可承天下；当纳下玺绶，复齐王之爵，目下起程，非宣召不许入朝。芳泣拜太后，纳了国宝，乘王车大哭而去。只有数员忠义之臣，含泪而送。后人有诗曰：昔日曹瞒相汉时，欺他寡妇与孤儿。谁知四十余年后，寡妇孤儿亦被欺。却说高贵乡公曹髦，字彦士，乃文帝之孙，东海定王霖之子也。当日，司马师以太后命宣至，文武官僚备銮驾于西掖门外拜迎。髦慌忙答礼。太尉王肃曰：主上不当答礼。髦曰：吾亦人臣也，安得不答礼乎？文武扶髦上辇入宫，髦辞曰：太后诏命，不知为何，吾安敢乘辇而入？遂步行至太极东堂。
当前美国的经济数据似乎正朝着克里斯托弗·沃勒（Christopher Waller）的预想发展，市场对美国经济能实现“软着陆”的前景也越发乐观。2月28日，有“新美联储通讯社”之称的华尔街日报记者Nick Timiraos撰文称，美联储理事沃勒在两年前曾设立了新颖的经济框架，展示了美联储如何在维持低失业率的同时将通胀率拉回到2%的目标。两年后的今天，随着美国通胀数据逐步接近2%，失业率仍处在近半个世纪的低点，沃勒“软着陆”的观点看起来颇有先见之明。Timiraos认为，沃勒在“贝弗里奇曲线之争”（反映职位空缺率与失业率之间经验关系的曲线）上大获全胜，奠定了其在美联储内部的影响力。Timiraos直言，一些分析人士认为，作为得到特朗普“赏识”的美联储决策层官员，若特朗普再次当选美国总统，沃勒有可能接替现任美联储主席鲍威尔（任期将在2026年5月结束），担任下一任美联储主席。而对于美联储的下一步动向，沃勒在最新讲话中表示，1月CPI、PPI均超预期，美联储不应急于降息，但他仍认为今年晚些时候美联储将开始降息。沃勒称：强劲的经济数据和我们最近收到的通胀数据意味着，美联储需要保持耐心谨慎，应对每一个决定深思熟虑，急什么？我认为没有理由像过去那样迅速采取行动或迅速降息。Timiraos认为，沃勒的教育和职业生涯非常精彩。作为家族中第一个上大学的孩子，沃勒最初选择在Bemidji State University学习注册会计和商业专业。无意间得到经济学教授的提点后，沃勒改变了方向，转向经济学领域。在第一次经济学考试中，沃勒的成绩并不理想，仅获得D级，而到了学期末，沃勒进步飞速，一举夺得最高等级。此后，他选择继续深造，接连获得经济学博士学位，并在美国圣母大学任教。2009年，沃勒开始担任圣路易斯联储执行副主席兼研究部主管，主要研究领域为货币理论、政治经济学和宏观经济理论。Timiraos在文章中指出，2019年，时任美国总统特朗普对美联储没有快速降息感到不满。由于特朗普难以让参议院批准一位他提名的美联储董事会成员，白宫首席经济顾问拉里·库德洛向时任圣路易斯联储主席詹姆斯·布拉德寻求建议，布拉德推荐了沃勒：沃勒曾撰文称赞美联储应独立于白宫，但在与特朗普的会面中却能够缓和潜在分歧，给特朗普留下了深刻印象。库德洛评价沃勒在这次会议中的表现，称他为一个“真正的君子”，沃勒不仅成功地展示了他的专业能力和独立性，还拥有独特的沟通艺术。特朗普在2019年7月首次宣布提名沃勒出任美联储理事，但这一提名直到特朗普离任前才最终在参议院获批，沃勒也算是最后一位被特朗普“扶持”上位的美联储决策层官员。Timiraos认为真正让沃勒在美联储内部影响力攀升的最重要原因，则是他否定了传统经济学理论，用美国经济数据证明前财政部长拉里·萨默斯等人的想法错了。2022年，沃勒、前国际货币基金组织首席经济学家奥利维尔·布兰查德（Olivier Blanchard）以及拉里·萨默斯（Larry Summers）之间曾就“美国能否在战胜通胀的同时避免陷入真正的衰退”展开过激烈辩论，争论的核心就是“贝弗里奇曲线”。奥利维尔·布兰查德和拉里·萨默斯联合撰文，称在美国历史中不存在职位空缺率显著下降同时失业率未显著增长的时期，换句话说，空缺率的下降都将伴随失业率大幅增加。但根据沃勒的分析，贝弗里奇曲线并不稳定，是否实现软着陆将取决于曲线斜率及企业能否避免大规模裁员。未来实现软着陆是可能的。沃勒认为，在火热的劳动力市场中，紧缩的货币政策会让企业倾向于放缓招聘速度而非解雇员工，这与标准经济理论相反。基于美联储关于当前匹配效率和贝弗里奇曲线效率的假设，职位空缺率从7%下降到4.6%将导致失业率上升约1个百分点或更少，失业率仍将低于5%，这与软着陆的前景一致。沃勒还认为，贝弗里奇曲线已经几乎垂直（目前职位空缺率和失业率处于历史高位），陡峭的曲线意味着在空缺减少的情况下失业率变化较小，因此他预测劳动力需求降温可能会导致职位空缺下降，但失业率不会像往常那样上升。
欧佩克+将在本周举行会议：周三（6月29日）举行第184届欧佩克大会，讨论增产计划；周四（6月30日）举行第30届欧佩克与非欧佩克产油国部长级会议。欧佩克+预计会批准8月继续增产64.8万桶/日，彻底终结2020年新冠疫情初期达成的减产协议。RBC Capital Markets首席大宗商品策略师Helima Croft表示：“本周的欧佩克+会议将坚持目前的增产计划。考虑到闲置产能非常有限，关键问题是欧佩克+将如何利用剩余的闲置产能。”由于全球原油生产和炼油能力未能跟上疫情后燃料需求的复苏步伐，油价今年已飙升60%以上。俄乌危机后西方国家对俄罗斯的制裁更是造成了几十年来最严重的供应中断。大幅飙升的油价可能会使脆弱的全球经济陷入衰退，汽油价格飙升至历史高位也给美国总统拜登带来了政治风险。本月早些时候，沙特终于表现出一些愿意帮助美国减轻痛苦的意愿。在沙特的带领下，欧佩克+决定加快增产速度，将7、8月的日产量增加50%，即64.8万桶/日。在这两个月增产结束之后，欧佩克+预计将完全恢复2020年春季削减的970万桶/日的产量。增产只能指望沙特和阿联酋，欧佩克+承诺增产在很大程度上可能只有象征意义。由于投资限制阻止欧佩克+的大多数成员国提高产量，安哥拉和利比亚等一些国家遭受严重损失，分析师预计承诺的增产只会实现一小部分。据统计，自2020年5月开始减产以来，欧佩克+比协议要求的产量少了5.62亿桶。一位欧佩克+代表透露，欧佩克+在今年5月的日产量低于目标270万桶，减产执行率飙升至256%，其中沙特的减产执行率为128%，俄罗斯的执行率高达383%。咨询公司Rapidan Energy Group总裁、前白宫官员Bob McNally表示：“无论欧佩克+做出什么决定，现实情况都是只有沙特和阿联酋有闲置产能可以推向市场。”根据国际能源署的数据，这两个海湾国家共拥有约220万桶/日的闲置产能，约占世界供应量的2%。而为了更好地利用其闲置产能，这两个国家可能会要求政治让步作为回报。沙特和阿联酋都在寻求美国的安全保障，以减轻伊朗的威胁。与此同时，沙特王储萨勒曼还有一个目标，就是恢复他的国际地位，此前他曾因卡舒吉失踪案而被美国冷落。另一方面，在伊核谈判重启的情况下，也不能排除伊朗原油供应增加的可能性。两大产油国的增产能力存疑。知情人士透露，美国特使已成功确保今年夏天扩大供应，并正在为进一步增加供应奠定基础。但即使提供了正确的激励措施，这两个产油国究竟能给市场带来多少供应也存在疑问。周一，法国总统马克龙向拜登表示，阿联酋王储告诉他，阿联酋已处于最大产能，沙特只能增产“一点点”。尽管阿联酋澄清“最大产能”仅指其欧佩克+的配额，但关于这两个出口国最终能力的问题仍然存在。根据过往数据，沙特一个月内维持的最高产量是在2020年4月的1160万桶/日，沙特从未长时间维持在对外声称的1120万桶/日的最大产能水平上。国际能源署警告称，相比于对俄制裁造成的供应损失，沙特和阿联酋闲置产能的总和只是杯水车薪。另外，欧佩克成员国利比亚和厄瓜多尔也几乎完全停产，表明该行业长期存在脆弱性。经纪商PVM Oil Associates的分析师Stephen Brennock表示：“对欧佩克原油需求的上升与欧佩克闲置产能的减少相冲突，全球紧急供应缓冲的减少可能会导致价格上涨。”
Qwen2.5 技术报告摘要在本报告中，我们介绍了Qwen2.5，一个为满足多样化需求而设计的全面大型语言模型（LLMs）系列。与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都得到了显著改进。在预训练方面，我们将高质量的预训练数据集从之前的7万亿词元扩展到18万亿词元。这为常识、专家知识和推理能力提供了坚实的基础。在后训练方面，我们实施了超过100万样本的复杂监督微调，以及多阶段强化学习，包括离线学习DPO和在线学习GRPO。后训练技术显著增强了人类偏好，并显著改善了长文本生成、结构化数据分析和指令遵循能力。为了有效处理多样化和变化的用例，我们以丰富的配置呈现Qwen2.5 LLM系列。开源权重产品包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B参数尺寸的基础模型和指令微调模型。同时还提供了指令微调模型的量化版本。超过100个模型可以从Hugging Face Hub、ModelScope和Kaggle获取。此外，对于托管解决方案，专有模型目前包括两种混合专家（MoE）变体：Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus，两者均可从阿里云模型工作室获得。Qwen2.5在一系列评估语言理解、推理、数学、编码、人类偏好对齐等方面的基准测试中表现出顶级性能。具体来说，开源旗舰模型Qwen2.5-72B-Instruct的表现优于众多开源和专有模型，并展现出与最先进的开源权重模型Llama-3-405B-Instruct相媲美的性能，而后者的规模大约是其5倍。Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus在性能上分别与GPT-4o-mini和GPT-4o相当，同时提供了卓越的成本效益。此外，作为基础，Qwen2.5模型在训练如Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder、QwQ和多模态模型等专业模型方面发挥了重要作用。第一节 引言随着大型基础模型，特别是大型语言模型（LLMs）的快速发展，通用人工智能（AGI）的火花日益显现。模型和数据规模的持续进步，结合大规模预训练后进行高质量监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）的范式，使得大型语言模型（LLMs）在语言理解、生成和推理方面发展出涌现能力。在此基础上，最近在推理时间扩展方面的突破，特别是由o1展示的，通过逐步推理和反思增强了LLMs的深度思考能力。这些发展提升了语言模型的潜力，表明随着它们继续展现出预示更通用人工智能的涌现能力，它们可能在科学探索中取得重大突破。除了模型能力的快速发展，近两年LLM社区见证了开源（开源权重）大型语言模型的爆发，例如Llama系列、Mistral系列和我们的Qwen系列。开源权重模型使普通用户和开发者能够民主化地接触大型语言模型，从而实现了更广泛的研究参与，通过社区协作促进了创新，并加速了AI在不同领域的应用发展。最近，我们发布了我们最新版本的Qwen系列——Qwen2.5的细节。在开源权重部分，我们发布了7种尺寸的预训练和指令微调模型，包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B，并且我们不仅提供了bfloat16精度的原始模型，还提供了不同精度的量化模型。具体来说，旗舰模型Qwen2.5-72B-Instruct展现出与最先进的开源权重模型Llama-3-405B-Instruct相媲美的性能，而后者的规模大约是其5倍。此外，我们还发布了混合专家（MoE）的专有模型，即Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus，其性能分别与GPT-4o-mini和GPT-4o相当。在这份技术报告中，我们介绍了Qwen2.5，这是我们持续努力创造更好LLMs的成果。下面，我们展示了最新版Qwen的主要特点：尺寸更优：与Qwen2相比，除了0.5B、1.5B、7B和72B模型外，Qwen2.5还带回了3B、14B和32B模型，这些模型在资源有限的场景下更具成本效益，并且在当前开源基础模型领域中代表性不足。Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus在准确性、延迟和成本之间提供了极佳的平衡。数据更优：预训练和后训练数据得到了显著改善。预训练数据从7万亿词元增加到18万亿词元，重点关注知识、编码和数学。预训练是分阶段进行的，以允许在不同混合数据之间转换。后训练数据量达到100万个样本，跨越监督微调（SFT）、直接偏好优化（DPO）和组相对策略优化（GRPO）等阶段。使用更优：Qwen2在使用中的几个关键限制已被消除，包括更长的生成长度（从2K词元到8K词元）、更好地支持结构化输入和输出（例如，表格和JSON）以及更简便的工具使用。此外，Qwen2.5-Turbo支持高达100万词元的上下文长度。第二节 架构与分词器基本上，Qwen2.5系列包括用于开源的密集模型，即Qwen2.5-0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B / 72B，以及用于API服务的MoE模型，即Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus。下面，我们提供有关模型架构的详细信息。对于密集模型，我们保留了与Qwen2相同的基于Transformer的解码器架构。该架构包含几个关键组件：用于高效KV缓存利用的分组查询注意力（GQA）、用于非线性激活的SwiGLU激活函数、用于编码位置信息的旋转位置编码（RoPE）、注意力机制中的QKV偏置以及用于确保稳定训练的带预归一化的RMSNorm。在密集模型架构的基础上，我们将其扩展到MoE模型架构。这是通过将标准的前馈网络（FFN）层替换为专门的MoE层来实现的，其中每个层包含多个FFN专家和一个将词元分派给前K个专家的路由机制。遵循Qwen1.5-MoE中展示的方法，我们实现了细粒度的专家分割和共享专家路由。这些架构创新在下游任务的模型性能上取得了实质性的改进。对于分词，我们使用Qwen的分词器，它实现了字节级字节对编码（BBPE），词汇表包含151,643个常规词元。与之前的Qwen版本相比，我们将控制词元的集合从3个扩展到22个，为工具功能增加了两个新词元，并将其余的分配给其他模型功能。这种扩展为所有Qwen2.5模型建立了一个统一的词汇表，增强了一致性并减少了潜在的兼容性问题。第三节 预训练我们的语言模型预训练过程包括几个关键组成部分。首先，我们通过复杂的过滤和评分机制，结合策略性的数据混合，精心策划高质量的训练数据。其次，我们对超参数优化进行了广泛研究，以有效地训练各种规模的模型。最后，我们加入了专门的长上下文预训练，以增强模型处理和理解扩展序列的能力。下面，我们详细介绍我们的数据准备、超参数选择和长上下文训练的方法。3.1 小节 预训练数据与前身Qwen2相比，Qwen2.5在预训练数据质量方面表现出显著提升。这些改进源于几个关键方面：1. 更好的数据过滤。高质量的预训练数据对模型性能至关重要，这使得数据质量评估和过滤成为我们流程中的关键组成部分。我们利用Qwen2-Instruct模型作为数据质量过滤器，进行全面的多维度分析，以评估和评分训练样本。
我们使用扩散概率模型（一类受非平衡热力学启发得到的隐变量模型）展示了高质量的图像合成结果。我们的最佳结果是通过在一个加权变分界上进行训练获得的，该变分界是根据扩散概率模型与带朗之万动力学的去噪分数匹配之间的一种新颖联系而设计的。我们的模型天然支持一种渐进式有损解压方案，该方案可被解释为自回归解码的泛化。在无条件的CIFAR10数据集上，我们获得了9.46的Inception分数和3.17的当前最佳FID分数。在256x256的LSUN数据集上，我们获得的样本质量与ProgressiveGAN相似。第1节：引言各种类型的深度生成模型最近在多种数据模态上都展现出了高质量的样本。生成对抗网络（GANs）、自回归模型、流模型和变分自编码器（VAEs）已经合成了引人注目的图像和音频样本，并且在基于能量的模型和分数匹配方面也取得了显著进展，生成了与GANs相媲美的图像。本文展示了在扩散概率模型方面的进展。一个扩散概率模型（为简洁起见，我们称之为“扩散模型”）是一个参数化的马尔可夫链，它使用变分推断进行训练，以在有限时间后生成与数据匹配的样本。该链的转移过程通过学习来逆转一个扩散过程，扩散过程是一个马尔可夫链，它在与采样相反的方向上逐渐向数据添加噪声，直到信号被破坏。当扩散过程由少量高斯噪声组成时，将采样链的转移过程也设置为条件高斯分布就足够了，这使得神经网络参数化变得特别简单。扩散模型定义直接且训练高效，但据我们所知，尚未有研究证明它们能够生成高质量的样本。我们证明了扩散模型实际上能够生成高质量的样本，有时甚至优于其他类型生成模型已发表的结果。此外，我们展示了扩散模型的某种参数化揭示了其与训练期间在多个噪声水平上的去噪分数匹配以及采样期间的退火朗之万动力学之间的等价性。我们使用这种参数化获得了最佳的样本质量结果，因此我们认为这种等价性是我们的主要贡献之一。尽管样本质量很高，但与其他基于似然的模型相比，我们的模型没有具有竞争力的对数似然（然而，我们的模型的对数似然确实优于据报道退火重要性采样为能量模型和分数匹配产生的大估计值）。我们发现，我们模型的大部分无损编码长度被用于描述难以察觉的图像细节。我们以有损压缩的语言对这一现象进行了更精细的分析，并表明扩散模型的采样过程是一种渐进式解码，它类似于沿着一种比特排序的自回归解码，这种排序极大地泛化了自回归模型通常可能实现的排序。第2节：背景扩散模型是形式为 p theta of x_0 定义为 p theta of x_0 到 x_T 对 x_1 到 x_T 的积分的隐变量模型，其中 x_1 到 x_T 是与数据 x_0 具有相同维度的隐变量，从 q of x_0 中采样。联合分布 p theta of x_0 到 x_T 被称为反向过程，它被定义为一个马尔可夫链，具有从 p of x_T（一个标准正态分布）开始的学习的高斯转移。扩散模型与其他类型隐变量模型的区别在于，近似后验 q of x_1 到 x_T given x_0，被称为前向过程或扩散过程，被固定为一个马尔可夫链，该链根据一个方差调度表 beta_1 到 beta_T 逐渐向数据添加高斯噪声。训练是通过优化负对数似然的常规变分界来进行的。前向过程的方差 beta_t 可以通过重参数化来学习，也可以作为超参数保持不变。反向过程的表达能力部分由 p theta of x_t-1 given x_t 中高斯条件分布的选择来保证，因为当 beta_t 很小时，两个过程具有相同的函数形式。前向过程的一个显著特性是它允许以封闭形式在任意时间步 t 采样 x_t：使用符号 alpha_t 定义为 1 减去 beta_t，alpha_bar_t 定义为 alpha_s 从 s 等于 1 到 t 的乘积。因此，通过随机梯度下降优化 L 的随机项，可以实现高效训练。进一步的改进来自于通过重写 L 来减少方差。这种重写形式使用KL散度直接将 p theta of x_t-1 given x_t 与前向过程的后验进行比较，当以 x_0 为条件时，这些后验是可解的。因此，所有的KL散度都是高斯分布之间的比较，所以它们可以用封闭形式的表达式以Rao-Blackwellized的方式计算，而不是高方差的蒙特卡洛估计。第3节：扩散模型和去噪自编码器扩散模型可能看起来是一类受限的隐变量模型，但它们在实现上允许大量的自由度。必须选择前向过程的方差 beta_t 以及反向过程的模型架构和高斯分布参数化。为了指导我们的选择，我们建立了扩散模型和去噪分数匹配之间一个新的显式联系，这为扩散模型带来了一个简化的、加权的变分界目标。最终，我们的模型设计由其简单性和经验结果来证明。我们的讨论按变分界的各项进行分类。3.1节：前向过程和 L_T我们忽略了前向过程方差 beta_t 可以通过重参数化学习这一事实，而是将它们固定为常数。因此，在我们的实现中，近似后验 q 没有可学习的参数，所以 L_T 在训练期间是一个常数，可以被忽略。3.2节：反向过程和 L_1 到 L_T-1现在我们讨论在 t 介于 1 和 T 之间时，我们在反向过程中的选择。首先，我们将协方差矩阵设置为未经训练的时间相关常数。实验上，sigma_t 的平方等于 beta_t 和 sigma_t 的平方等于 beta_t 的一个缩放版本都有相似的结果。第一种选择对于从标准正态分布中采样的 x_0 是最优的，第二种选择对于确定性地将 x_0 设置为一个点是最优的。这是对应于坐标单位方差数据的反向过程熵的上限和下限的两个极端选择。其次，为了表示均值，我们提出了一个特定的参数化，其动机来自于对 L_t 的以下分析。我们看到，最直接的均值参数化是一个预测前向过程后验均值的模型。然而，我们可以进一步展开这一项。这揭示了均值必须在给定 x_t 的情况下预测一个特定的函数。由于 x_t 可以作为模型的输入，我们可以选择一个参数化，其中函数逼近器的目标是从 x_t 预测 epsilon。采样 x_t-1 就是基于 x_t、函数逼近器和一些附加噪声来计算一个值。完整的采样过程类似于朗之万动力学，其中函数逼近器作为数据密度的学习梯度。此外，通过这种参数化，变分界项简化为一种形式，该形式类似于在由 t 索引的多个噪声尺度上的去噪分数匹配。由于该项等于类朗之万反向过程的变分界的一项，我们看到优化一个类似于去噪分数匹配的目标等同于使用变分推断来拟合一个类似于朗之万动力学的采样链的有限时间边际。总而言之，我们可以训练反向过程均值函数逼近器来预测前向过程的后验均值，或者通过修改其参数化，我们可以训练它来预测 epsilon。（也存在预测 x_0 的可能性，但在我们实验的早期，我们发现这会导致更差的样本质量。）我们已经表明，预测 epsilon 的参数化既类似于朗之万动力学，又将扩散模型的变分界简化为一个类似于去噪分数匹配的目标。
2020年是极不平凡的一年。面对突如其来的新冠肺炎疫情，我们以人民至上、生命至上诠释了人间大爱，用众志成城、坚忍不拔书写了抗疫史诗。我们克服疫情影响，统筹疫情防控和经济社会发展取得重大成果。“十三五”圆满收官，“十四五”全面擘画。全面建成小康社会取得伟大历史性成就，决战脱贫攻坚取得决定性胜利。改革开放创造了发展奇迹，今后还要以更大气魄深化改革、扩大开放，续写更多“春天的故事”。经历了一年来的风雨，我们比任何时候都更加深切体会到人类命运共同体的意义

2021年是中国共产党百年华诞。百年征程波澜壮阔，百年初心历久弥坚。从上海石库门到嘉兴南湖，一艘小小红船承载着人民的重托、民族的希望，越过急流险滩，穿过惊涛骇浪，成为领航中国行稳致远的巍巍巨轮。胸怀千秋伟业，恰是百年风华。我们秉持以人民为中心，永葆初心、牢记使命，乘风破浪、扬帆远航，一定能实现中华民族伟大复兴

站在“两个一百年”的历史交汇点，全面建设社会主义现代化国家新征程即将开启。征途漫漫，惟有奋斗。我们通过奋斗，披荆斩棘，走过了万水千山。我们还要继续奋斗，勇往直前，创造更加灿烂的辉煌

新华社北京12月31日电 新年前夕，国家主席习近平通过中央广播电视总台和互联网，发表了二〇二一年新年贺词。全文如下：

大家好！2021年的脚步越来越近，我在北京向大家致以新年的美好祝福！2020年是极不平凡的一年。面对突如其来的新冠肺炎疫情，我们以人民至上、生命至上诠释了人间大爱，用众志成城、坚忍不拔书写了抗疫史诗。在共克时艰的日子里，有逆行出征的豪迈，有顽强不屈的坚守，有患难与共的担当，有英勇无畏的牺牲，有守望相助的感动。从白衣天使到人民子弟兵，从科研人员到社区工作者，从志愿者到工程建设者，从古稀老人到“90后”、“00后”青年一代，无数人以生命赴使命、用挚爱护苍生，将涓滴之力汇聚成磅礴伟力，构筑起守护生命的铜墙铁壁。一个个义无反顾的身影，一次次心手相连的接力，一幕幕感人至深的场景，生动展示了伟大抗疫精神。平凡铸就伟大，英雄来自人民。每个人都了不起！向所有不幸感染的病患者表示慰问！向所有平凡的英雄致敬！我为伟大的祖国和人民而骄傲，为自强不息的民族精神而自豪！艰难方显勇毅，磨砺始得玉成。我们克服疫情影响，统筹疫情防控和经济社会发展取得重大成果。“十三五”圆满收官，“十四五”全面擘画。新发展格局加快构建，高质量发展深入实施。我国在世界主要经济体中率先实现正增长，预计2020年国内生产总值迈上百万亿元新台阶。粮食生产喜获“十七连丰”。“天问一号”、“嫦娥五号”、“奋斗者”号等科学探测实现重大突破。海南自由贸易港建设蓬勃展开。我们还抵御了严重洪涝灾害，广大军民不畏艰险，同心协力抗洪救灾，努力把损失降到了最低。我到13个省区市考察时欣喜看到，大家认真细致落实防疫措施，争分夺秒复工复产，全力以赴创新创造，神州大地自信自强、充满韧劲，一派只争朝夕、生机勃勃的景象。2020年，全面建成小康社会取得伟大历史性成就，决战脱贫攻坚取得决定性胜利。我们向深度贫困堡垒发起总攻，啃下了最难啃的“硬骨头”。历经8年，现行标准下近1亿农村贫困人口全部脱贫，832个贫困县全部摘帽。这些年，我去了全国14个集中连片特困地区，乡亲们愚公移山的干劲，广大扶贫干部倾情投入的奉献，时常浮现在脑海。我们还要咬定青山不放松，脚踏实地加油干，努力绘就乡村振兴的壮美画卷，朝着共同富裕的目标稳步前行。今年，我们隆重庆祝深圳等经济特区建立40周年、上海浦东开发开放30周年。置身春潮涌动的南海之滨和绚丽多姿的黄浦江畔，令人百感交集。先行先试已成为示范引领，探索创新成为动力源泉。改革开放创造了发展奇迹，今后还要以更大气魄深化改革、扩大开放，续写更多“春天的故事”。大道不孤，天下一家。经历一年来的风雨，我们比以往任何时候都更深切地体会到人类命运共同体的意义。我与国际上新老朋友多次通话、出席多场“云会议”，讨论最多的是和衷共济、团结抗疫。疫情防控任重道远，世界各国人民要携起手来、风雨同舟，早日驱散疫情阴霾，努力建设更加美好的地球家园。2021年是中国共产党百年华诞。百年征程波澜壮阔，百年初心历久弥坚。从上海石库门到嘉兴南湖，那艘小小的红船承载着人民的重托和民族的希望，越过急流险滩、穿过惊涛骇浪，成为领航中国行稳致远的巍巍巨轮。胸怀千秋伟业，恰是百年风华。
在计算机视觉领域，构建指令遵循代理的现有工作大致可分为两类：首先，端到端训练的模型，这些模型针对每个特定的研究主题被分开探索。例如，视觉-语言导航任务和 Habitat 要求具身 AI 代理遵循自然语言指令并采取一系列行动来完成视觉环境中的目标。在图像编辑领域，给定一个输入图像和一条告诉代理该做什么的书面指令，InstructPix2Pix 通过遵循人类指令来编辑图像。其次，一个通过 LangChain 或 LLM 协调各种模型的系统，例如 Visual ChatGPT、X-GPT、MM-REACT、VisProg 和 ViperGPT。虽然我们与构建指令遵循代理的目标相同，但我们专注于为多个任务开发一个端到端训练的语言-视觉多模态模型。指令微调。在自然语言处理 (NLP) 社区，为了使 GPT-3、T5、PaLM 和 OPT 等 LLM 能够遵循自然语言指令并完成现实世界任务，研究人员探索了 LLM 指令微调的方法，从而产生了相应的指令微调版本，如 InstructGPT/ChatGPT、FLAN-T5、FLAN-PaLM 和 OPT-IML。事实证明，这种简单的方法可以有效地提高 LLM 的零样本和少样本泛化能力。因此，将这一思想从 NLP 借鉴到计算机视觉是很自然的。更广泛地，使用基础模型的师生蒸馏思想已在其他主题中得到研究，如图像分类。由于其在零样本任务迁移和情境学习方面的强大性能，Flamingo 可被视为多模态领域的 GPT-3 时刻。其他在图像-文本对上训练的 LMM 包括 BLIP-2、FROMAGe 和 KOSMOS-1。PaLM-E 是一个用于具身 AI 的 LMM。基于最近“最好”的开源 LLM LLaMA，OpenFlamingo 和 LLaMA-Adapter 是使 LLaMA 能够使用图像输入的开源努力，为构建开源多模态 LLM 铺平了道路。虽然这些模型展现了有前途的任务迁移泛化性能，但它们没有用视觉-语言指令数据进行明确的微调，并且它们在多模态任务中的性能通常不如纯语言任务。在本文中，我们的目标是填补这一空白并研究其有效性。最后，请注意，视觉指令微调不同于视觉提示微调：前者旨在提高模型的指令遵循能力，而后者旨在提高模型适应中的参数效率。第3节. GPT辅助的视觉指令数据生成社区见证了公共多模态数据（如图像-文本对）数量的激增，范围从 CC 到 LAION。然而，当涉及到多模态指令遵循数据时，可用数量有限，部分原因是创建此类数据的过程耗时且在考虑人类众包时定义不明确。受近期 GPT 模型在文本注释任务中成功的启发，我们建议利用 ChatGPT/GPT-4，基于广泛存在的图像对数据，进行多模态指令遵循数据收集。对于一张图像 X_v 及其相关的标题 X_c，很自然地可以创建一组问题 X_q，意图是指导助手描述图像内容。我们提示 GPT-4 来策划这样一个问题列表。因此，将图像-文本对扩展为其指令遵循版本的一个简单方法是：人类：X_q X_v <STOP> 助手：X_c <STOP>。虽然构建成本低廉，但这种简单的扩展版本在指令和响应方面都缺乏多样性和深入的推理。为了缓解这个问题，我们利用纯语言的 GPT-4 或 ChatGPT 作为强大的教师（两者都只接受文本作为输入），来创建涉及视觉内容的指令遵循数据。具体来说，为了将图像编码为其视觉特征以提示纯文本的 GPT，我们使用两种类型的符号表示：首先，标题通常从不同角度描述视觉场景。其次，边界框通常定位场景中的对象，每个框编码了对象概念及其空间位置。这种符号表示使我们能够将图像编码为 LLM 可识别的序列。我们使用 COCO 图像并生成三种类型的指令遵循数据。对于每种类型，我们首先手动设计一些示例。它们是我们在数据收集期间唯一的注释，并被用作情境学习中的种子示例来查询 GPT-4。第一种类型是对话。我们设计了一个助手和一个人之间关于这张照片提问的对话。答案的语气就像助手正在看这张图片并回答问题一样。我们问了关于图像视觉内容的各种问题，包括对象类型、对象计数、对象动作、对象位置以及对象之间的相对位置。只考虑那些有确定答案的问题。第二种类型是详细描述。为了包含对图像丰富而全面的描述，我们创建了一个具有此意图的问题列表。我们提示 GPT-4 然后策划该列表。对于每张图像，我们从列表中随机抽取一个问题，要求 GPT-4 生成详细描述。第三种类型是复杂推理。以上两种类型侧重于视觉内容本身，在此基础上我们进一步创建了深入的推理问题。答案通常需要通过遵循严谨的逻辑进行逐步推理。我们总共收集了 158K 个独特的语言-图像指令遵循样本，其中分别包括 58K 的对话，23K 的详细描述和 77K 的复杂推理。我们在早期实验中对使用 ChatGPT 和 GPT-4 进行了消融研究，发现 GPT-4 一致地提供更高质量的指令遵循数据，例如在空间推理方面。第4节. 视觉指令微调第4.1节. 架构主要目标是有效地利用预训练的 LLM 和视觉模型的能力。我们选择 Vicuna 作为我们的 LLM，因为它在公开可用的检查点中具有最佳的语言任务指令遵循能力。对于输入图像 X_v，我们考虑预训练的 CLIP 视觉编码器 ViT-L/14，它提供视觉特征 Z_v 等于 g of X_v。最后一个 Transformer 层之前和之后的网格特征在我们的实验中被考虑。我们考虑一个简单的线性层将图像特征连接到词嵌入空间。具体来说，我们应用一个可训练的投影矩阵 W 将 Z_v 转换为语言嵌入令牌 H_v，其维度与语言模型中的词嵌入空间相同。方程是 H_v 等于 W 点乘 Z_v。因此，我们得到一个视觉令牌序列 H_v。请注意，我们简单的投影方案是轻量级的，这使我们能够快速迭代以数据为中心的实验。也可以考虑更复杂的方案来连接图像和语言表示，例如 Flamingo 中的门控交叉注意力和 BLIP-2 中的 Q-former。我们将探索可能更有效和更复杂的 LLaVA 架构设计作为未来的工作。第4.2节. 训练对于每个图像 X_v，我们生成多轮对话数据。我们将它们组织成一个序列，将所有答案都视为助手的响应。第 t 轮的指令 X_instruct^t 定义如下：对于第一轮 (t=1)，我们在 [X_q^1, X_v] 或 [X_v, X_q^1] 之间随机选择。对于所有剩余的轮次 (t>1)，指令就是 X_q^t。这为多模态指令遵循序列带来了一个统一的格式。我们对 LLM 在预测令牌上进行指令微调，使用其原始的自回归训练目标。具体来说，对于一个长度为 L 的序列，我们计算目标答案 X_a 的概率。这个概率 p(X_a | X_v, X_instruct)，是从 i 等于 1 到 L 的每个令牌 x_i 的概率的乘积，条件是图像 X_v，以及所有之前的指令和答案令牌。这里，theta 代表可训练的参数。为了便于阅读，我们注意到图像是所有答案的基础，并且系统消息和停止令牌已从符号中省略。对于 LLaVA 模型训练，我们考虑一个两阶段的指令微调过程。阶段1：特征对齐的预训练。为了在概念覆盖和训练效率之间取得平衡，我们将 CC3M 筛选至 595K 个图像-文本对。这些对使用前面描述的朴素扩展方法转换为指令遵循数据。每个样本可以被视为一个单轮对话。
新冠肺炎疫情全球蔓延，经济社会发展面临的形势复杂严峻。回望2020年这一年，我国外贸逆风翻盘，成绩亮眼。1—9月，我国货物贸易进出口总值累计增速年内首次由负转正，同比增长0.7%；1—10月，累计增速提高到1.1%；进入11月，增幅继续扩大。进出口快速回稳，离不开全国一盘棋的强大合力。面对疫情冲击，党中央、国务院密切跟踪研判外贸形势，及时出台稳外贸政策措施，在保外贸主体、保市场份额、保出口订单、保产业链供应链稳定等方面精准施策。转负为正创新高。最冷的时节，广东顺德勒流港码头依然忙得热火朝天。闸口处，满载新造集装箱的货柜车正有序通关。“2020年5月开始，我们的出口货值增速已经实现了由负转正，并保持持续增长。”广东富华机械装备制造有限公司报关负责人钟炳声说。回暖并非一帆风顺。2020年前4月，富华机械公司仅出口集装箱14784个，货值4.03亿元，同比下降39.49%。受疫情影响，出口新造集装箱国外市场变数大，船舱非常难订，港口排期长。广州海关所属佛山海关驻顺德办事处在充分调研的基础上，健全完善“新造集装箱监管模式”，对新造集装箱实施箱号“智能识别”，优化完善视频监控系统建设，实现“远程监控”。“高效快速的通关使物流成本大大降低。”钟炳声说，2020年5月，富华机械单月出口新造集装箱6308个，货值1.45亿元，货值同比增长27.86%。2020年前11月，该公司出口新造集装箱10.83万个，货值30.89亿元，货值同比增长近九成。海关统计数据显示，2020年前11月，我国货物贸易进出口总值29.04万亿元，同比增长1.8%，创历史同期新高。从全年数据看，4月我国出口总值1.41万亿元，同比增长8.2%。这是继一季度同比出现两位数下滑后，货物贸易出口首次实现恢复性增长。6月，我国货物贸易出口、进口实现年内首次双双正增长。前9月，我国外贸累计增速年内首次由负转正。11月，我国外贸进出口3.09万亿元，增长7.8%，连续6个月实现正增长。“2020年‘六稳’‘六保’政策密集出台，稳住了市场预期和企业信心，外贸主体有干劲，外贸发展超出预期。”商务部研究院对外贸易研究所所长梁明说，从一季度遭遇困难，二季度止跌企稳，到三季度全面反弹，我国外贸表现强劲，不仅规模再创历史新高，而且国际市场份额进一步提升，为世界经济复苏注入新动能。厚积薄发业态新。

“我们主要为中欧班列出口货物代理报关，2020年业绩翻了番，一半的出口都是采用市场采购贸易方式申报。”浙江新诗路报关代理有限公司报关员虞学飞说。“市场采购贸易方式是指在特定市场集聚区内采购、单票报关单商品货值15万美元以下、并在采购地办理通关手续的贸易方式，具有准入门槛低、申报手续简单、通关出口快、增值税免征不退、允许多个主体收汇等政策优势。”虞学飞介绍，与一般贸易方式相比，市场采购贸易方式报关更便捷，通关更快速，“目前，我们通过市场采购贸易方式出口的都是义乌小商品城内来自全国各地的货物。” “新冠肺炎疫情全球蔓延，国际海运空运物流受阻，中欧班列凭借稳定的物流优势吸引了不少客户。不少以往通过海运出口的客户，改选择通过中欧班列出口。比如中亚方向的班列，往年一般都是一周5列，2020年一周有7—8列。”虞学飞说。来自杭州海关的数据显示，2020年前11月，义乌市场采购货物通过中欧班列出口达65.9亿元，同比增长1.27倍，通过航空货运渠道出口6.73亿元，同比增长1.66倍。开展跨境电商企业对企业（B2B）出口试点，新增17家第五批市场采购贸易方式试点……2020年，我国加快培育外贸新业态新模式，成效显著。2020年前三季度，我国通过海关跨境电商管理平台进出口1873.9亿元，增长52.8%，市场采购出口5098.6亿元，增长35.5%。1—11月市场采购贸易方式出口值6398.92亿元，同比增长33.7%。对外经贸大学国家对外开放研究院党委书记庄芮认为，跨境电商、市场采购贸易等外贸新业态，大幅降低了中小企业参与国际贸易的门槛，激发了外贸主体走出去、拓展海外市场的积极性，对提高企业抗风险能力、促进外贸提质增效起到积极作用，要积极鼓励和大力支持更多新业态新模式的创新发展。持续向好，基础稳。工厂里，一条条自动生产线忙碌作业；仓库里，加工好的轮胎被叉车装入集装箱准备出口发运。“这些都是来自欧洲的订单，总计48万条。目前，我们在手订单还有100多万条。”青岛森麒麟轮胎股份有限公司海外销售中心副部长耿聪说。
英国时间10月30日，英国财政大臣里夫斯公布了最新的工党秋季预算案，新的预算将增加400亿英镑的税收，其中最大一部分来自雇主国民保险缴款的增加250亿英镑。里夫斯表示，自2025年4月起，企业为员工缴纳的国民保险费将从13.8%增加到15%，目前每年9,100英镑的门槛也将降低到5,000英镑，她称这是一个“艰难的选择”。负责监督政府支出计划和绩效的预算责任办公室（OBR）表示，涨价带来的大部分负担将通过降低工资转嫁给工人，通过提高价格转嫁给消费者；据估计国民保险费的提高将导致平均工作时间减少5万小时。

400亿英镑的税收增长被认为是自1993年约翰·梅杰政府以来预算中最大的一次增幅，并将足以填补工党所说的保守党政府留下的220亿英镑“黑洞”。里夫斯还宣布目前的所得税起征点冻结将于2028/29年结束，此后将根据通货膨胀率上调。上一届保守党政府冻结了起征点，这意味着随着工资的增加以及进入更高的税级，更多的人需要缴纳更高的税率。英国预算责任办公室表示，到2029/30年，税收负担将达到“占GDP 38%的历史新高”，并预计通胀和利率都将因预算而上升。

资产出售的资本利得税（CGT）低税率将从10%增加到18%，高税率将从18%增加到24%。住宅物业出售的CGT也将从18%增加到24%。税阶此前已被冻结，但这一冻结将于2028年结束，税阶将随通货膨胀率上升。遗产税冻结将再持续两年，直至2030年，这意味着前325,000英镑可以免税继承；如果遗产传给直系后代，可免税继承至500,000英镑；如果传给幸存的配偶或同居伴侣，可免税继承至1,000,000英镑。

针对残疾人和长期病人的健康和就业服务将获得2.4亿英镑的资助。21岁及以上人士的最低工资将上涨6.7%至每小时12.21英镑，18岁至20岁工人的最低工资将上涨16.3%至每小时10英镑。家庭支持基金将获得10亿英镑，用于帮助经济困难者支付生活必需品。企业将获得就业津贴增加，这意味着明年65,000名雇主将无需缴纳任何国民保险，津贴金额将从5,000英镑增加到10,500英镑；超过一百万家企业将支付与以前相同或更少的保险费。零售、休闲和酒店业的营业税减免将从目前的75%降至45%。

NHS日常预算将增加220亿英镑，用于每周40,000个额外的医院预约和手术，并将耗资15亿英镑用于购买新的病床。地方政府将获得“至少”6亿英镑的社会保障资金。投资50亿英镑用于住房，使经济适用房计划的预算增加到31亿英镑，此外还将投入10亿英镑拆除危险的覆层。今明两年燃油税将冻结，并维持现有的每升5便士减幅。将酒精饮料税削减1.7%，这可能会使饮料便宜1便士；烟草税将按照通货膨胀率加征2%，卷烟税也将额外加征10%。自明年10月起，所有电子烟液都将征收统一税率。

自2025年1月起，私立学校学费将征收增值税；自2025年4月起，取消私立学校的营业税减免。约500所老旧且不适合使用的公立学校将重建，总成本为14亿英镑。每年将额外拨款3亿英镑用于学校维护，这笔钱将用于处理RAC问题。2025年和2026年，免费学校早餐俱乐部的预算将增加两倍，达到3,000万英镑。明年学校的核心预算也将增加23亿英镑。投资3亿英镑用于继续教育，投资10亿英镑用于有特殊教育需要（SEN）的儿童。

伦敦西部Old Oak Common与伯明翰之间的HS2铁路连接已得到确认，延伸至伦敦尤斯顿站的隧道工程也将开始。私人飞机的航空旅客税将上涨50%，相当于每位乘客450英镑。明年的国防预算将降至国内生产总值（GDP）的2.5%以下，国防部预算将增加29亿英镑，并承诺每年向乌克兰提供30亿英镑，直至有需要为止。到2027–2028财政年度，公共财政将实现盈余而非赤字，政府称这意味着比原计划提前两年实现财政稳定。预算责任办公室（OBR）预测英国GDP增长率为：2024年1.1%、2025年2.0%、2026年1.85%、2027年1.5%、2028年1.5%、2029年1.6%。OBR预计公共部门净借款额为：2025–26年1056亿英镑、2026–27年885亿英镑、2027–28年722亿英镑、2028–29年719亿英镑、2029–30年706亿英镑。软饮料价格将上涨，饮料税每年按通货膨胀率上调，该措施每年可带来近10亿英镑收入。各政府部门明年将设定2%的生产力、效率与节约目标。