深圳商报·读创客户端首席记者 谢惠茜 10月10日晚间，渤海银行发布公告称，拟公开挂牌转让债权资产。本次确认的转让资产涉及本金金额约为人民币499.37亿元、利息金额合计约人民币104.36亿元、罚息金额合计约人民币93.34亿元、代垫司法费用金额合计约人民币1.26亿元。 转让资产的初步最低代价总额不低于约488.83亿元，相当于债权总额的约7折。 对于此次公开转让债权资产，渤海银行在公告中解释为，是“为了优化本行资产结构，节约资本占用，更好的提升本行服务实体经济的能力。”渤海银行表示，通过转让债权，该行可将多年历史积存的经济资本占用较高、流动性较差的资产一次出清;并预期能够较大幅度改善本行资产质量，优化资产结构，节省风险资产占用，提高资本充足率，提升资本利用率、盈利能力，有效提高本行抵御风险能力，从而进一步提高该行的综合竞争力，促进可持续发展。 事实上，这并非是渤海银行第一次转让不良资产。早在2024年3月，渤海银行便与天津津融签订资产转让协议，转让资产合计价值56.67亿元，成交价为39.67亿元；2024年11月，渤海银行再次完成一笔债权转让，本金、利息、罚息等债权金额合计约289.65亿元。就在此次之前，2025年9月，渤海银行也通过天津产权交易中心挂牌转让本金约256.03亿元的债权资产，最终天津津融以207.24亿元受让。 渤海银行近两年来频频“甩卖”不良资产的举动，被市场视为“割肉疗伤”。财报显示，渤海银行近两年来不良率确实居高不下，稳居国内上市股份制银行不良率榜首。 其最新中报显示，截至2025年6月末，该行不良贷款率从上年末的1.76%升至1.81%，上升0.05个百分点；不良贷款余额为172.69亿元，较上年末增加7.89亿元，其不良率水平在国内股份制银行中依然最高。另据Wind数据显示，截至2025年6月末，国内商业银行不良贷款率的平均值为1.49%，渤海银行的不良率也显著超出行业平均水平。 中报同时显示，渤海银行的息差表现也仍处低位，该行今年上半年净利差为1.20%，同比上升0.04个百分点；净利息收益率为1.32%，同比下降0.04个百分点。上半年发放贷款和垫款利息收入为176.06亿元，同比下降13.47%。 渤海银行成立于2005年12月，被称之为“最年轻的股份行”。但近年来不仅是不良率居高不下，高管层也频频现变动，多次面向社会“海选”行长及副行长。 2021年初，渤海银行发布面向社会公开选聘渤海银行行长、副行长的公告，公开招聘1名行长、5名副行长。当年5月，渤海银行聘任屈宏志作为职业经理人担任行长，杜刚、赵志宏、朱映瑜、谢凯及靳超担任副行长，任期为三年。2024年8月底，行长屈宏志、副行长杜刚、谢凯聘期满后被续聘。2024年7月，渤海银行再次发布公告，公开招聘三名副行长，还明确三位副行长职责分别负责批发业务、风险业务及金融市场（资产负债及财务）业务。今年2月10日，渤海银行公告称，李建国、齐君及邓蓓担任渤海银行副行长的任职资格获得核准。 2020年7月，渤海银行在港交所上市，该行当时的发行价为4.8港元/股，上市后其股价一路高歌，最高曾触及5.62港元/股。但随后便开始持续走低，一度跌至0.78港元/股，创上市以来新低，沦为“仙股”。截至目前，渤海银行股价为1.05港元，总市值为186.5亿港元。返回搜狐，查看更多

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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)

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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)

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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