特朗普认为，取消季报可节省企业成本并释放管理层精力。这一观点😴与巴菲特和马斯克等商业领袖不谋而合。批评者则担忧此举或降低信🤩息透明度。 美国总统特朗普周一在其“真实社交”（Tru👏th Social）平台上呼吁美国企业停止提交季度财报，改为😁每半年披露一次财务数据。 他表示，这一调整将节省企业资😴金，并让管理层专注于长期业务发展。特朗普将美国的季度报告制度🙄与中国所谓的“50至100年企业管理视角”对比，称前者“不利😢于美国竞争力”。 根据美国证券交易委员会（SEC）现行🌟规定，大多数上市公司需提交“10-Q季报”（季度财务报告）和🌟“10-K年报”（年度财务报告）。 特朗普在帖文中强调😆：“经SEC批准后，企业不应再被迫提交季报……而应改为半年报🔥。这将节省资金，让管理者专注于妥善运营公司。” 他进一💯步批评称：“你是否听过这样的说法——‘中国对企业管理有50至😉100年的视野，而我们却按季度运营公司？’这很糟糕！” 🤗 SEC的季报制度始于1970年，其前身是1934年《证券交😉易法》要求的半年报（Form 9-K）。2002年，SEC为🌟提高信息时效性，将年报提交截止时间从90天缩短至60天，季报🌟从45天缩短至35天。 然而，近年来，包括“股神”沃伦🙄·巴菲特（Warren Buffett）和特斯拉CEO埃隆·❤️马斯克（Elon Musk）在内的商业领袖多次批评季报制度，😢认为其迫使企业过度关注短期业绩，忽视长期投资。 巴菲特😆在2016年联合13位商界领袖发布的《公司管理原则》中指出，🔥季度业绩预测可能导致“大量不当行为”。马斯克则因季报压力推动😘特斯拉私有化，称“上市公司的季度营收目标迫使我们做出短期正确😜但长期错误的决定”。 特朗普的提议与这些观点不谋而合，😎被视为对资本市场短期主义的直接回应。他在首个白宫任期内也曾提⭐出将上市公司季度财报制度改为半年报的设想。 若特朗普的😍提议若落地，美国将与欧盟、英国等市场的披露制度更趋一致。与美😊国不同，欧盟要求上市公司采用国际财务报告准则（IFRS），需🤔提交年报和半年报（若有），但未强制要求季报。英国《2006年😡公司法》同样未强制要求季报，企业仅需提交年报及相关报告。 😘 中国上市公司需提交年报、半年报和季报，其中季报在季度结束❤️后1个月内披露。特朗普提到的“中国长期视角”更多指向其战略规😀划周期（通常为5-10年），而非报告频率本身。 尽管特😆朗普未披露具体成本数据，但行业估计显示，美国上市公司每年为准🤯备10-Q季报平均花费“120万美元”，包括审计、法务和内部😢管理成本。若改为半年报，企业可节省约30%-50%的合规支出🌟。此外，管理层将摆脱“季度业绩焦虑”，更专注于研发、ESG等😡长期战略。 然而，批评者担忧此举可能降低信息透明度。S😍EC前主席玛丽·夏皮罗（Mary Schapiro）曾指出：😁“季报是投资者监控企业运营的关键工具，减少披露频率可能加剧信😡息不对称。”部分机构投资者也表示，半年报可能导致市场波动加剧🚀，因投资者需在更长周期内消化信息。 特朗普的提议需经S🎉EC批准方可实施。历史上，SEC曾在2002年加速季报提交时😎间，但从未取消季报制度。目前，SEC尚未对此提议发表评论，但👏分析人士认为，其决策需平衡企业减负与投资者保护。 政治😎层面，特朗普的提议可能引发两党分歧。民主党议员此前曾质疑其社🎉交媒体言论涉嫌市场操纵，而共和党则倾向于放松监管。若SEC启🙌动改革，可能需通过公众评议、试点项目等程序，预计至少需1-2🎉年落地。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)

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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)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多