大家好，投降欢迎收看今天的大李聊车，投降我是你们的老司机大李，又到了大李和大家聊车的时间了，马自达最近发布了三款全新车型的官图，分别是马自达3 Black Selection、马自达3i Selection和马自达3 Leather Touring Selection，这三款车型将于12月25日正式在日本市场发㊥k8凯发·天生赢家售，其中，马自达3 Black Selection在日本售价为247.72万日元起，约合人民币12万元起，马自达3iSelection在日本售价为229.9万日元起，约合人民币11万元起，马自达3 Leather Touring Selection在日本售价为275.77万日元起，约合人民币13万元起。

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所以，投降对需要买房的人来说，投降配售型保障房是给大家多了一个选择，也给周边二手商品房涨价摆上了一刀，因为一街之隔，可能价差就有一半了，所以普通业主想涨价的话估计难度也会更加大了，这也是真正的居住同权了，当然，现在还没正式开售，不过未来包括其他一线城市我相信也会加快这个东西的落地了，现在开发商很多都卖不出去房子了，其实也就指望这个操作能缓解一下资金压力了， 换一种方式打折入市，既不影响普通商品房土拍的价格，又能让地方解决保障房的供应，何乐而不为呢。首先是配售型房子的来源，复蜀跟以往大家认知的公租房地段垃圾不一样，复蜀后续的配售型保障房会有几种方式，包括地方划拨用地、城中村改造、存量商品房改造、企事业单位自建等，而正因为来源更加广泛了，特别是存量房的收购部分，会让配售型保障房在整个城市各个区域内遍地开花，就像广州后续首个配售型保障房就在黄埔区的萝岗和苑，地处黄埔区府范围内，附近有2条地铁线，7号线和21号线，教育也配套了3所幼儿园和2所中小学，商业配套也是成熟的，而周边二手商品房的价格都去到了4万多一平了。而新开工的配售型保障房就不一样了，起孔现在楼市已经进入到交房即交楼的时代了，起孔而且公摊的减少已经是箭在弦上了，就像开发商把套内面积做到了130%去吸引客户，你想想看，你希望用同样的价格买到实用面积70%的还是130%呢，价格一样㊥k8凯发·天生赢家，但是仔细算下来，买70%的那种就是妥妥的大冤种了，未来在二手市场的竞争力也就被隐型的削弱了，就像疯狂印钞一样，虽然你手上还是1万块，但是整个世界多印了100万亿，你的一万块就不再值那么多购买力了，放在楼市中也是一个道理。

所以我觉得如果是纯刚需的话，投降可以用自己父母的名义去买这类房子，投降比如尽早安排父母随迁子女入户，而且不要买太大的户型，这种房子就是用来纯居住的，那一旦工作变动或者家庭发生其他变化的，要调整方向就不太好了，所以如果有条件的情况下，尽量用父母的名额去买这类房子，自己的名额就保留着或者以待后续观察。最后则是大家关心的售价方面，复蜀从广州黄埔区萝岗和苑的这个配售型保障房来看，复蜀目前是还没公布价格的，但是从现场的情况可以看出一丝端倪，因为周边的普通二手商品房的价格大概在3.5万到4万一平，而萝岗和苑针对客户登记来访问卷中，购房预算调研中最低一档是100-120万，最高的一档选项是200万，而户型建筑面积是76-93㎡的二至四房，以此按100万总价推算，最少的一平也要去到1.3万了，差不多是周边房价的四折到五折左右，当然，如果卖到2万一平的，我估计很多人会打退堂鼓的，所以关键还是价格香不香，不香的话估计也要走开发商降价的老路了，当然，最关键的还是购房者要淡定，现在还是买方市场，此处不留爷自有留爷处。

第三方面是申请人群的限制，起孔主要还是分户籍家庭和人才家庭，起孔但是所有的前提都是本市无房，其他的条件就是要你交12-36个月的社保，申购前三年没有本市房产转移记录，根据情况有所不同，而户籍50岁以上的人不受社保时限要求。

户型面积比例依具体项目区位、投降价格、投降需求设定，这方面我建议大家还是多看看新建的配售型保障房，因为如果是存量转化的房源的话，在公摊、质量等方面肯定会有所折扣，现在的存量房都是过去几年卖的不好所遗留下来的，想想看，都要暴雷的房企了，遗留下的房子建筑质量会如何，里面的用料会如何，这都是大家到时候看房验房需要多留个心眼的地方。（原标题：复蜀中国工程院院士孙凝晖给正国级、复蜀副国级讲课的万字长稿《人工智能与智能计算的发展》） 文章来源：中国信息界主讲人系中国工程院院士，中国科学院计算技术研究所研究员、学术委员会主任人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能大模型引领的爆发式发展。

三是社会上冲击劳动力市场，起孔北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布的《AI大模型对我国劳动力市场潜在影响研究》报告指出，起孔受影响最大的20个职业中财会、销售、文书位于前列，需要与人打交道并提供服务的体力劳动型工作，如人力资源、行政、后勤等反而相对更安全。算力基础设施的中国方案需要具备两低一高，投降即在供给侧，投降大幅度降低算力器件、算力设备、网络连接、数据获取、算法模型调用、电力消耗、运营维护、开发部署的总成本，让广大中小企业都消费得起高品质的算力服务，有积极性开发算力网应用。

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