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

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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