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本文来源:国际观察

符拉迪沃斯托克变身中国内贸港?中俄远东互动的现实与历史 2023年5月24日

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图像来源,GETTY IMAGE 符拉迪沃斯托克临近俄、中、朝三国交界之处,三面临海,是俄罗斯在太平洋沿岸最大的港口。 中国海关总署近期发文称,同意在吉林省进一步扩大内贸货物跨境运输业务范围,增加俄罗斯符拉迪沃斯托克港(中国旧称“海参崴”)作为内贸货物中转口岸。 这意味着,中国的货物在国内运输,穿过中俄边境,通过符拉迪沃斯托克港出海,再在中国东南沿海港口卸货。而中国则按照国内货物流通来处理,不必经过出口和进口的繁杂程序。 符拉迪沃斯托克是俄罗斯滨海边疆区的首府,也是远东行政中心所在地。“海参崴”是该市的中国传统名。《瑷珲条约》和《中俄北京条约》签订后,此地割让给俄罗斯并被改名为“符拉迪沃斯托克”,成为中国东北地区约40万平方公里割让领土的象征。该市临近俄、中、朝三国交界之处,三面临海,是俄罗斯在太平洋沿岸最大的港口。该市还是俄罗斯太平洋舰队司令部所在地。 很多中国人仍对这段历史耿耿于怀,称其为“海参崴”,即其中文旧名。因此,上述消息一出,在中文互联网引起不小反响,有自媒体账号以“163年后,中国重获海参崴出海口”为标题进行报道,获得广泛关注。

但专家解读称,类似安排早在2007年就已开始,对中国的东三省经济有一定好处,但远未到俄罗斯让渡权益的地步,“海参崴”回归中国更是“可能性为零”。


对中国有何好处?

对于毗邻俄罗斯的中国吉林省而言,原本要运送货物到经济发达的南方省份,需要经过长途陆运,再通过辽宁省的港口入海,从南方的宁波、厦门等港口上岸。如果北上从更近的符拉迪沃斯托克港下海,就大大减少了运输距离。 “这样安排对中国的好处,最主要是降低东北地区大宗货物向南运输的物流成本,因为东北没有办法直接向南海运,需要通过转运。”华东师范大学俄罗斯研究中心副主任张昕表示,把货物运到毗邻国家港口中转,抵达中国南方再入境,把外运的部分当作国内业务来做,就是所谓的国际中转。 张昕提醒,这并不是突破性的制度安排,事实上早在2007年中俄间就有这样的安排,而且当时就已囊括符拉迪沃斯托克港,中国国内从黑龙江省的绥芬河口岸出境,经俄罗斯的符拉迪沃斯托克港、东方港、纳霍德卡港,再从中国的上海、宁波、黄埔等入境。 只不过此次扩展了适用范围,允许吉林省也可以通过符拉迪沃斯托克港转运,中国国内接收的港口则增加了浙江省舟山甬舟集装箱码头和嘉兴乍浦港。 其实就东三省而言,能在这项安排中受益的主要是黑龙江省和吉林省东部。辽宁省自身有大连、营口等港口,而黑龙江距离远,原来需要上千公里的陆运才能抵达辽宁的港口出海。 吉林省会长春距离符拉迪沃斯托克港和大连港的距离差不多,获益有限。但吉林东部与俄罗斯接壤的部分则能节省路上运距,以吉林东部的珲春口岸为例,这里到符拉迪沃斯托克港270公里,到大连港1000余公里。事实上,此次也是吉林最东部的珲春市航务局向中央政府申请增加符拉迪沃斯托克为内贸货物跨境运输中转口岸,而此前,珲春市已可以通过朝鲜的罗津港完成国际中转。


与俄乌战争的关系

“一些媒体、社交媒体上,把整个事件作为,好像俄罗斯在俄乌冲突背景下做出重大让步,甚至有标题说是俄罗斯主动向中国开放已经封闭一百多年的海参崴,我觉得这样的理解不太恰当。”张昕说,可以说这个事与俄罗斯在乌克兰战场的压力有一定关联,但关系并不是特别大。 俄罗斯入侵乌克兰后,西方国家对俄罗斯实施了严厉制裁,包括禁止进口石油和出口高科技产品。

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图像来源,RUSSIAN PRESIDENTIAL PRESS AND INFORMATION OFFICE 2018年9月,习近平访问符拉迪沃斯托克,与普京一同享用俄国传统煎饼。 许多西方公司完全切断了与俄罗斯的联系,俄罗斯与美国、英国和欧盟国家的贸易在2022年期间大幅度下滑。 然而,中国与俄罗斯的整体贸易额在2022年达到了创纪录的1900亿美元,同比增长了30%。中国在很大程度上成为莫斯科最重要的贸易伙伴。 到了今年这种猛涨的势头有增无减。今年4月最新外贸数据显示,中国对俄罗斯出口同比增长153%。 再者,在制裁之下,俄罗斯甚至无法使用国际资金清算系统(SWIFT)结算,这使俄罗斯不得不加大对华贸易力度,因为对华贸易至少可以通过中国央行打造的人民币跨境支付系统(CIPS),使用人民币结算。 张昕称,在西边面临冲突,普京一定会推动他所说的东向战略。但并不是各方面主动做出重大让步。 中文媒体财新的报道中则称,2022年以来随着中俄贸易量大增,中国东南沿海港口至符拉迪沃斯托克港集装箱船舶运力增加,船舶回程带货能力增强。间接刺激了通过该港口进行中转的吸引力。

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收复海参崴?


海参崴在明清时是中国领土,意为盛产海参的地方,位于中国东北部区域。1860年签署的《中俄北京条约》(《北京条约》的组成部分)将包括海参崴在内的乌苏里江以东地域割让给俄罗斯,随后俄罗斯将其命名为符拉迪沃斯托克,意思是“统治东方”。 割让海参崴被视为中国自1840年鸦片战争后百年屈辱史的一部分,囊括在历史教科书中,《北京条约》被当作“不平等条约”反复提及,甚至作为要点而被要求背诵。

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图像来源,GETTY IMAGE 1893年的符拉迪沃斯托克港,此时距割让给俄国33年。 因此很多中国人对“海参崴”一词意难平。甚至在官方层面也有一定程度体现,比如今年3月,中国自然资源部发布通知,在出版地图上,俄罗斯境内8个曾经属于中国的地方,必须同时标注上中文地名,包括海参崴、尼布楚、伯力、庙街、海兰泡、双城子、外兴安岭、库页岛。其中海参崴在中国的知名度最高。 因此在中国社交媒体上,经常会有网友提醒不要忘记被列强割去的土地,而其中最大的一块就是被俄国割走的包含海参崴的地区。 “社交媒体上的反应,折射出一部分中国人对海参崴这个城市的历史情结,这个可以理解。”华东师范大学俄罗斯研究中心副主任张昕解释,但在现实层面,中俄两国关于领土边界的谈判,从苏联时代开始,绵延几十年,很周折,直到本世纪初才有突破性进展,全面确定中俄边界,两国不再有领土层面的争议,是双边关系的重大进展。所以现在去追溯海参崴的历史归属,在法律和政治层面,恐怕空间非常有限。 “至于说俄罗斯进一步让渡海参崴,包括驻军,甚至像一些网友所说的回归中国,我觉得现实中可能性为零。”张昕称。 在2016年一篇《纽约时报》的报道中则援引一位俄罗斯人称,中国收回符拉迪沃斯托克,就跟俄罗斯收回阿拉斯加一样,不切实际。

中国的“加油站”

不过,符拉迪沃斯托克的景象,折射出远东贸易的繁荣,背后是俄罗斯对中国越来越强的经济依赖。俄乌战争爆发后,俄罗斯从欧美日本进口份额下降14%左右,从中国进口份额则增长7%左右。 西方媒体上有声音认为,长此以往,俄罗斯将沦为单纯的中国“加油站”。

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图像来源,GETTY IMAGES 位于天津的这个储存装置用于接收从俄罗斯进口的液化天然气。 这么说背后是中俄之间蓬勃的能源交易。俄罗斯几乎一半出口收入来自石油和天然气,随着制裁生效,俄罗斯对欧盟国家的销售急剧下降。缺口相当大的一部分通过亚洲市场来弥补。去年,俄罗斯向中国出口的液化石油气(LPG)是前一年的两倍。它还通过西伯利亚“力量”管道增加输送了50%的天然气、10%的原油。 中国不仅不愿遵循西方诸国对俄的制裁,还和莫斯科进一步发展能源关系,两国已同意建造一条新的天然气管道(西伯利亚力量2号)。而现有的管道于2019年开始运营,合同为期30年,总值超过4000亿美元。 张昕认为,能源是中俄贸易非常重要的一个环节,但并不是所有,两国即便在传统能源领域也在保持一定多样性,因为不管是对供给方还是需求方来讲,过高的单向依赖都是额外的安全隐患。即便在制裁下,印度、土耳其也在提升从俄能源进口,一部分还转运回欧洲。虽然俄罗斯不一定成为中国的“加油站”,但如果其经济结构不发生根本性改变,出口依赖能源的情况恐怕很难改变。

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本文来源:新浪

  巴菲特的老搭档、伯尅希爾哈撒韋公司副董事長查理·芒格在最近的一次採訪中對美國目前的銀行業危機發表了令人喫驚的評論。

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  芒格警告稱,美國商業地産市場正在醞釀一場風暴,隨著地産價格下跌,美國銀行業“充斥著不良貸款”。


  芒格說:“很多房地産的情況已經不太妙了。我們有很多陷入睏境的辦公樓,很多陷入睏境的購物中心,還有很多陷入睏境的其他房地産。外麪哀鴻遍野。”


  他補充說:“今天,美國每家銀行的房地産貸款都比六個月前收緊了很多。”


  盡琯芒格指出,目前的市場竝不像2008年那樣糟糕,但他表示,“銀行業會遇到麻煩,就像其他地方會遇到麻煩一樣。”


  芒格發出警告之際,美國聯邦監琯機搆最近要求各大銀行提交對第一共和銀行(First Republic Bank)的收購要約。


  雖然伯尅希爾有在金融不穩定時期支持銀行業的歷史,但到目前爲止該公司對矽穀銀行和Signature Bank的倒閉一直置身事外。


  芒格表示:“伯尅希爾對銀行進行了一些投資,結果非常好。我們對銀行也有一些失望。明智地經營一家銀行竝不是那麽容易;做錯事的誘惑有很多。”

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本文来源:华尔街见闻

谷歌和OpenAI你追我赶的时候,第三个派别——开源AI一直在悄悄地抢饭碗。


AI大战,究竟谁才是最终赢家?

或许既不是人们讨论最激烈的OpenAI,也不是微软、谷歌等科技巨头,开源AI可能将在未来占领高地。 周四,据媒体semianalysis报道,谷歌研究员在一份泄密文件中坦言,谷歌没有护城河,OpenAI也是如此,与开源AI竞争将难以占据优势。

正如文件中提到的,开源模型训练速度更快,可定制性更强,更私密,而且比同类产品能力更出色。他们正在用100美元和130亿的参数做一些“谷歌1000万美元和540亿的参数难以企及”的事情,而且在短短几周内就能做到,而不是几个月。

对于用户而言,如果有一个没有使用限制、免费、高质量的替代品,谁还会为谷歌的产品付费呢? 以下是谷歌泄密文件:谷歌没有护城河,OpenAI也是如此

我们对OpenAI进行了很多审视和思考,谁会跨越下一个里程碑?下一步会有什么行动? 但令人不安的事实是,我们没有能力赢得这场军备竞赛,OpenAI也是如此。在我们争吵不休的时候,第三个派别一直在悄悄地抢我们的饭碗。

我指的是开源AI,简而言之他们正在抢走我们的市场份额。我们认为的“主要的开放问题”如今被解决了,并且已经触达用户。仅举几例: 手机上的LLMs:人们以5 tokens/sec在Pixel 6上运行基础模型。

可扩展的个人人工智能:你可以在一个晚上用你的笔记本电脑上微调生成个性化的AI助手。 负责任的发布:这个问题并没有“解决”,而是“避免”。有的整个网站充满了没有任何限制的艺术模型,而文字也不甘落后。

多模态性:目前的多模态ScienceQA SOTA是在一小时内训练完成的。

虽然我们的模型在质量上仍有一点优势,但差距正在以令人惊讶的速度迅速缩小。开源模型训练速度更快,可定制性更强,更私密,而且比同类产品能力更出色。他们正在用100美元和130亿的参数做一些“谷歌用1000万美元和540亿的参数难以企及”的事情,而且在几周内就能做到,而不是几个月。这对我们有深远的影响: 我们没有诀窍。我们最大的希望是向谷歌以外的其他人学习并与他们合作。我们应该优先考虑实现3P整合。 当免费的、不受限制的替代品质量相当时,人们不会为一个受限制的模式付费。我们应该考虑我们的附加值到底在哪里? 大模型正在拖累我们,从长远来看,最好的模型是那些可以快速迭代的模型。

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发生了什么?

三月初,Meta的大语言模型LLaMA被泄露,开源社区得到了第一个真正有能力的基础模型。它没有指令或对话调整,也没有RLHF。尽管如此,社区立即理解了他们所得到的东西的意义。

随后,巨大的创新成果接连涌现出来,发展仅仅间隔了几天。现在,不到一个月的时间,就出现了指令调整、量化、质量改进、人类评价、多模态、RLHF等变体,许多都是相互关联的。

最重要的是,他们已经解决了缩放(scaling)问题,达到了任何人都可以调整的程度。许多新的想法都来自于普通人,门槛已经从一个主要研究机构下降到一个人、一个晚上和一台强大的笔记本电脑。

在许多方面,这对任何人来说都不那么惊讶。当前开源大模型的复兴紧随生成图像模型的火热,开源社区并没有忘记这些相似之处,许多人称这是LLMs的“Stable Diffusion”时刻。 通过低秩矩阵微调方法(LoRA),结合规模上的重大突破(如大模型Chinchilla),公众可以用较低成本参与进来;在这两种情况下,获得一个足够高质量的模型可以引发了世界各地的个人和机构的想法和迭代的热潮,很快就会超越大型企业。

这些贡献在图像生成领域非常关键,使Stable Diffusion公司走上了与Dall-E不同的道路。拥有一个开放的模式带来的产品整合、市场、用户界面和创新,这些都是Dall-E所没有的。 其效果是可想而知的:在文化影响方面,与OpenAI的解决方案相比,它迅速占据了主导地位,变得越来越相互依赖。同样的事情是否会发生在LLM上还有待观察,但广泛的结构元素是相同的。

我们错过了什么?

开源最近成功的创新直接解决了我们仍在挣扎的问题,多关注他们的工作可以帮助我们避免重蹈覆辙。

LoRA是一个非常强大的技术,我们应该多加注意,LoRA的工作原理是将模型更新表示为低秩因子化,这将更新矩阵的大小减少了几千倍。这使得模型的微调只需要一小部分的成本和时间。能够在几个小时内在消费类硬件上对语言模型进行个性化调整是一件大事,特别是对于那些涉及在近乎实时的情况下纳入新的和多样化的知识。这项技术的存在在谷歌内部没有得到充分的利用,尽管它直接影响了我们一些最雄心勃勃的项目。

从头开始重新训练模型是一条艰难的道路,LoRA之所以如此有效,部分原因在于--像其他形式的微调--是可堆叠的,像指令调整这样的改进可以被应用,然后随着其他贡献者增加对话、推理或工具使用而被利用。虽然单个的微调是低等级的,但它们的总和不需要,允许模型的全等级更新随着时间的推移而积累。

这意味着,随着新的和更好的数据集和任务的出现,模型可以以较低成本保持更新,而不需要支付全面训练的费用。

相比之下,从头开始训练大模型,不仅丢掉了预训练,还丢掉了之前的任何迭代改进。在开源的世界里,这些改进在不久之后就会占据主导地位,从而使全面重新训练的成本变得非常昂贵。

我们应该深思熟虑,每个新的应用或想法是否真的需要一个全新的模型。如果我们真的有重大的架构改进,那么我们应该投资于更积极的提炼形式,尽可能地保留前一代的能力。如果我们能在小模型上更快地进行迭代,那么从长远来看,大模型并不是更有优势。

LoRA更新的成本非常低(约100美元),这意味着几乎任何有想法的人都可以生成。训练时间少于一天是很正常的,在这种速度下,所有这些微调的累积效应不需要很长时间就可以克服初始的模型规模劣势。 数据质量的扩展性比大小更好体现在这些项目中,许多模型通过在小型、高质量的数据集上进行训练来节省时间。这表明在数据扩展规律有一定的灵活性,同时正迅速成为谷歌之外的标准训练方式。这两种方法在谷歌都不占优势,但幸运的是,这些高质量的数据集是开源的,可以免费使用。

与开源直接竞争是一个赔本生意 最近的这一进展对我们的商业战略有直接、重大的影响,如果有一个没有使用限制、免费、高质量的替代品,谁还会为谷歌的产品付费呢?

而且,我们不应该指望能够追赶上,现代互联网在开放源码上运行是有原因的,开放源码有一些无法复制的优势。

我们更需要他们,对我们的技术进行保密始终是不稳固的,谷歌的研究人员经常变动,所以我们可以假设他们知道我们所知道的一切,而且只要这个途径是开放的,相关技术就会继续散播出去。

但在技术方面保持竞争优势变得更加困难,世界各地的研究机构都在彼此的工作基础上,以广度优先的方式探索解决方案的空间,远远超过了我们的能力。我们可以尝试紧紧抓住我们的秘密,而外部的创新会稀释它们的价值,或者我们可以尝试相互学习。

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