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本文源自:价值线 今日A股再度暴跌，4672家待涨，股民已经麻木了。 但水电巨头长江电力今日股价再度创出历史新高，摸高30.8元，截至收盘上涨0.95%，市值超过了7500亿。 近期，新旧核心资产之间，走出了冰火两重天的行情。长江电力估值（PE）超越茅台，令很多投资者眼镜碎了一地。 翻看长江电力上市后的股价走势，如同看疫情前一二线城市的房价，总能不断上涨，即使在熊市中也展现出了强大的抗跌性。 长江电力持续上涨的逻辑是什么？ 新高之后，长江电力的涨势能否继续？还是股价已经到顶了？ 穿越牛熊的长江电力 如果选出A股中，最能穿越牛熊的公司，那一定是长江电力。 作为传统电力公司，长江电力在历轮大牛市中，涨幅远远不及其他大白马，估值最高时也不到20倍。但所谓流水不争先，争的是滔滔不绝。 公司从上市至今，几乎没有过大幅度回调，走出了波澜壮阔的长牛趋势，公司的股价从4.3元一直涨至30元上方。 即使在2015年的股灾中，长江电力也仅仅只有近18%的调整。这期间任何时候买入，只要你拿得住，账户收益都可以跑赢大部分股民。 长江电力为什么可以穿越牛熊？ 一方面，公司业绩稳步增长，2003-2023年，长江电力的营业收入从29.9亿元扩张至781.1亿元，21年的累计涨幅为25倍。 2014年以来，长江电力的净利润率连续9年都超过40%，这种逆天的盈利能力，在A股白马股中，几乎只有贵州茅台能与之媲美。 另一方面，公司通过稳定的分红，不断给投资者带来回报。 长江电力的现金流极其充裕，甚至大幅跑赢公司净利润，这也让长江电力在分红上尤为慷慨。 长江电力至今平均股息率为3.47%，与同期国10年债收益率均值非常接近，且从2017年开始，股息率同步10年期国债收益率下行，但始终高于同期10年期国债收益率，平均息差在70bp左右。 换句话说，即使在不考虑资本利得之下，投资者买入长江电力也可以拿到平均每年超0.7元/股的固定分红收益，相当于投资了一个年预期固定收益率在4%左右的类债资产，而这背后正是长江电力防御属性的魅力。 以上种种，构成了长江电力穿越牛熊的基本盘。 水电巨头的前世今生 长江电力的身后，是国家意志的体现。 为解决长江流域的水患问题，早在民国时期，孙中山就专门请一些美国专家，就三峡的水利问题进行过讨论。 上个世纪40年代抗战后期，美国曾派出一位名为萨凡奇的水电建设工程师到中国宜昌，考察三峡水电站的坝址，前国务院总理李鹏当时在《晋察冀日报》上看到了三峡要建水电站的消息。从而坚定了自己要学水利的决心。 1956年6月，开国领导人畅游长江后，填写了《水调歌头·游泳》这首广为传诵的词作，其中写道：“更立西江石壁，截断巫山云雨，高峡出平湖。神女应无恙，当惊世界殊。” 但受限于当时的国力，直到1983年3月，水电部才提出三峡工程可行性报告。1984年4月，三峡工程开始启动，随后，前期筹备的150米大坝又变成了180米。 1993年9月27日，长江电力母公司的前身——中国长江三峡工程开发总公司正式成立，后更名三峡集团。 2006年5月20日，三峡大坝全线竣工，历时12年，耗资2500亿元人民币。 长江电力于2003年11月在上海证券交易所IPO挂牌上市，成为中国水电的巨无霸。 目前，长江电力是全球最大的水电上市公司之一，运营三峡、葛洲坝、溪洛渡、向家坝、乌东德、白鹤滩等6座巨型水电站。这6座电站中有5座上榜全球12大水电站，且三峡电站还是全球第一大水电站。 2023年，长江电力总装机容量达7179.5万千瓦，占全国水电装机的17.34%，市占率稳居电力行业前列。 说是国之重器也不为过。 暴涨之后的隐忧，股价是否已经见顶？ 自去年以来，“中特估”火热的行情，让投资者重新审视高股息的价值，长江电力股价更是稳步上涨。随着资金抱团涌入，估值不断被抬高。 今日创下新高后，长江电力最新动态市盈率已高达47.29倍，静态市盈率27.55倍。与此同时，贵州茅台今日动态市盈率只有18.99倍，动态市盈率为24.46倍。 长江电力下半年还能延续此前的走势吗？ 有分析认为，长江电力未来能否继续上涨，逻辑有三——①高股息率能否维持；②未来能否保持成长性；③随着美联储降息预期开启，资金偏好是否会切换。 先看股息率： 长江电力的股价创出新高后，股息率明显下行。截至最新，长江电力滚动股息率仅为2.6%左右，与10年国债收益率相差不到0.5个百分点，与之前3.47%的年平均股息率相差甚远。 同时，用长江电力和热门的消费白马股去对比就会发现，公司的PE已经非常高，股息率已经较低了。 价值回归是A股永恒的定律！或许迟到，但一定会来。 再看成长性： 长江电力估值超越茅台，这在几年前是大家想都不敢想的事。如今这种奇迹正在发生，长江电力究竟未来要拿出什么样的业绩，才能支撑如此高的估值呢？ 上市后，长江电力营收暴增25倍的背后，是一次次的优质资产注入。 长江电力的装机量提升，是靠以大规模举债的方式实现从母公司三峡集团收购优质水电站资产。 靠着这种模式，上市公司规模不断扩大。...

开工 大吉 2023/1/30 大/展/宏/兔 星期一 一览众山小-可持续城市与交通 #原文/Jeff Sparrow、Cailin Crowe #翻译/张国华、莫秋婷 #校验/众山小 #文献/赖思云 #编辑/众山小 #排版/众山小 人工智能变得越来越复杂，有人说它能够写学术论文. 但AI的入侵在什么时候构成作弊呢？关注我们的澳大利亚新闻直播博客获取最新更新；获取我们全天的新闻电子邮件、免费应用程序或每日新闻播客。则二反映了智慧城市在为城市发展和领导者决策带来便利的同时，在推进智能化、数字化的过程中也逐渐浮现出潜在的一系列问题：数字不公平、居民信任、技术安全、种族歧视……未来智慧城市的建设可能道路曲折，需要更多的社区参与、居民信任和公开透明。 大学教育 面临AI挑战 全机器人论文写作：大学教育面临人工智能挑战 #01 ✦ ✦ 人工智能 敲响大学的大门 已经有一段时间了! “在讲台前等待我的下一节课开始，我旁边的两个学生正在讨论哪个AI程序最适合写他们的论文。这是我标记的吗？人工智能论文？ 历史学家卡拉·约内斯库（Carla Ionescu）上个月下旬发布的推文反馈出人们对人工智能对传统大学评估的影响越来越感到不安。“不可能，”她在推文上写到。“告诉我，我们还没到那儿。” 但人工智能敲响大学的大门已经有一段时间了。 2012年，计算机理论家Ben Goertzel提出了他所谓的“机器人大学生测试”，认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意识的。 Goertzel的想法—一个更著名的“图灵测试”的替代方案—可能仍然是一个思想实验，如果不是人工智能采用自然语言处理（NLP）的成功：最著名的是GPT-3，OpenAi创建的语言模型研究实验室。 两年前，计算机科学家Nassim Dehouche发表了一篇文章，证明GPT-3可以产生可无法检测到的反剽窃软件的可信学术论文。 “（我）发现输出的结果，”Dehouche告诉《澳大利亚卫报》，“无论是在可靠性还是原创性方面，都与优秀的本科生论文没有什么区别。（我的文章）最初的副标题是：“最好的行动时间是昨天，其次是现在”。它的目的是呼吁迫切需要至少更新我们对剽窃的概念。 Ben Goertzel提出了他所称的“机器人大学生测试”，认为能够以与人类相同的方式获得学位的人工智能应该被视为有意义的。 他认为，现在的我们已经远远超过了学生可以使用算法方法生成完整论文（和其他形式的写作）的时代。 “对于有抱负的作家来说，这将是一个很好的练习”他说，“是一种反向图灵测试：‘你能写出一页人工智能无法生成的文本，并解释为什么吗？’据我所知，除非有人报告了原始数学定理及其证明，否则这是不可能的。但我很想被证明是错误的。” 许多其他人现在也有同样的紧迫感。在新闻和评论文章中，GPT-3令人信服地阐述了它是否会对人类构成威胁（它说它没有），以及鲍勃·迪伦和威廉·莎士比亚风格的关于虐待动物的文字。 一篇关于人工智能论文写作的2021《福布斯》（Forbes）文章以一个戏剧性的小插曲中而达到高潮：“这篇文章是关于使用人工智能在学校写论文的文章，”它解释道，“是使用人工智能内容写作工具写的。” 当然，科技行业是在毫无根据的炒作而繁荣起来的。上个月，斯科特·格雷厄姆（S Scott Graham）在《高等教育内幕》（Inside Higher Education）的一篇文章中谈到鼓励学生使用该技术完成作业，结果喜忧参半。他说，最好的情况会满足最低的要求，但仅此而已。较弱的学生很挣扎，因为给系统提供有效的提示（然后编辑它的输出）需要足够高的写作技能，而这其实使人工智能变得多余。...

最近，芝加哥大学的研究团队发表了一篇突破性的研究，展示了大型语言模型（LLM），特别是 OpenAI 开发的 GPT-4，如何在财务报表分析领域取得了与专业分析师相匹配甚至超越的表现。这项研究不仅凸显了人工智能在高级财务分析中的潜力，也可能对未来的决策过程产生深远影响。 在这项研究中，GPT-4 被用来分析标准化且匿名的财务数据，如资产负债表和损益表，以预测企业的未来收益增长。研究结果令人瞩目——即便在缺乏任何文本背景的情况下，GPT-4 的性能依然出色。 * 芝加哥大学研究人员的一项研究发现，OpenAI 的 GPT-4 模型在预测企业收益方面的表现优于人类分析师，准确率达到 0.604，F1 得分达到 0.609。研究人员使用了一种新颖的方法，即提供结构化财务数据和“思路链”提示来指导 AI 的推理。（来源：芝加哥大学） 研究者引入了一个创新方法，即“思路链”技术，用以引导 GPT-4 模拟金融分析师的思维过程。通过这种方式，GPT-4 能够识别趋势、计算关键财务比率，并综合信息，从而形成对未来收益的预测。使用这一方法，GPT-4 在预测未来收益的方向上达到了 60% 的准确率，明显高于传统分析师的 53%-57% 准确率。 研究团队指出，LLM 的成功可能源于其庞大的知识库和卓越的模式识别能力。这些模型能够进行直觉式推理，即使在信息不完整的情况下也能作出判断。 * 芝加哥大学的研究人员通过向 GPT4 提供匿名标准化财务报表并用“思路链”提示引导其推理，测试了 GPT4 的财务分析能力。 然后，该模型预测了未来收益变化的方向、幅度和信心。 （来源： 芝加哥大学） 尽管语言模型在处理数值数据方面面临挑战，GPT-4 在这一领域的表现仍然引人注目。如研究合著者 Alex Kim 所述，尽管 LLM 在处理文本数据时表现出色，但其对数字的处理能力通常依赖于叙述上下文，而缺乏深入的数字推理能力。 虽然有评论指出，研究所用的“ANN”模型可能不代表量化金融领域的最新进展，但GPT-4 对专业机器学习模型的性能的匹敌，甚至超越人类专家的表现，都显示了它在财务领域潜在的颠覆性影响。...

据潇湘晨报报道，一篇在期刊《表面与界面》（Surfaces and Interfaces）上发表的论文介绍部分因出现ChatGPT常用语，被网友质疑作者借助AI（人工智能）写论文。 ▲陷入争议的论文 3月21日，红星新闻记者检索看到，这篇论文于2024年3月在爱思唯尔公司（Elsevier）的期刊《表面与界面》上发表，署名作者有5名，其中通讯作者为中国地质大学（北京）教授刘艳改。 被质疑是ChatGPT提示语的句子出现在论文介绍部分第一句，“Certainly, here is a possible introduction for your topic”，意为“当然，以下是关于您主题可参考的介绍”。截至发稿，该论文在ScienceDirect数据库仍可查阅。 ▲论文“介绍”部分段落开头的句子被指疑似ChatGPT常用语 红星新闻记者尝试要求ChatGPT写一段文献介绍，ChatGPT弹出答复“Certainly! Heres a potential introduction”，与上述论文中引发争议的句子相近。 ▲记者尝试让ChatGPT写一段介绍，ChatGPT弹出“Certainly! Heres a potential introduction” 3月21日，爱思唯尔客服工作人员就此事回应红星新闻时表示，爱思唯尔高度重视，正在进行调查，已与相关部门沟通对接。 红星新闻记者从中国地质大学（北京）工作人员处了解到，刘艳改确为该校教授。学校已关注到此事，正在调查核实中，将根据调查结果进行处理。 据了解，爱思唯尔是一家总部位于荷兰的学术期刊出版商，其出版的期刊《表面与界面》目前影响因子为6.2。 据中国地质大学（北京）网站介绍，刘艳改是该校教授、博导。自2006年9月担任材料工程教研室主任至今，负责教研室的日常事务、教学组织以及“材料科学与工程”专业建设和和学科建设。 红星新闻记者向刘艳改教授发送邮件询问此事，但截至发稿时未获回应。 红星新闻记者 王语琤 编辑 张莉 责编 冯玲玲