近期，在上海证券交易所的大力指导和中铁集团的鼎力支持下，人保😆资产作为计划管理人的中铁诺德持有型不动产资产支持专项计划成功⭐设立，专项计划发行规模25.60亿元，创今年持有型不动产AB🤯S市场单一项目发行规模的新高。 上证报中国证券网讯（记🤗者 张欣然）近期，在上海证券交易所的大力指导和中铁集团的鼎力👍支持下，人保资产作为计划管理人的中铁诺德持有型不动产资产支持😎专项计划成功设立，专项计划发行规模25.60亿元，创今年持有😂型不动产ABS市场单一项目发行规模的新高。 据人保资产🙌介绍，该项目的底层资产是中铁诺德中心三期，坐落于北京城市核心😎商务区，作为区域内高品质商业不动产标杆，凭借完善的配套设施、⭐稳定的入驻企业集群及优质的运营服务，自投入使用以来持续为区域🙌产业发展提供空间支撑，与超长期限布局形成协同，进一步强化了资😅产稳定性与长期收益潜力。 人保资产作为中铁项目的计划管😊理人，是市场首批试点开展资产证券化（ABS）业务的5家保险资😊产管理公司之一，本项目是全市场首单由保险资管担任管理人的商办😆物业持有型不动产ABS。本项目在产品机制设计上进一步突出了“😀资产信用”和“共担损益”的权益导向，在机制设计上真正实现了投😍资者与资产运营效益的深度绑定，在治理结构上也可以通过持有人会🔥议及管理委员会等机制设计实质性参与项目公司运营管理重大决策。😢中铁诺德项目的成功发行，是优化实体企业融资结构的创新实践，引😴领了基础设施领域投融资的最新趋势，丰富了交易所多层次REIT🤔s市场产品谱系，彰显了中国人保落实国家战略、支持实体经济的责🙄任担当。 本项目由人保系统资金作为基石投资人，成功吸引😎了包括保险、银行、证券公司等在内的多元化机构投资者踊跃参与，🤯充分体现出中铁诺德项目在底层资产质量、交易结构设计、风险收益👍安排上具有极强的普适性和吸引力，能够满足不同类型资金的配置需💯求，为产品未来在二级市场的流动性奠定了坚实基础，也为后续保险😡资金开展相关项目积累了宝贵经验，是人保集团落实中央引导“耐心😡资本”入市、支持实体经济发展的又一关键实践。 人保资产😜表示，中铁诺德项目的成功发行，有力践行了国家“盘活存量资产、👍扩大有效投资”的战略部署，可以助力实体企业有效盘活存量资产、😢压降负债规模、实现投资收益，有力提升了企业的资金周转效率与持😎续发展能力。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多