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例(li)如，生成式AI的迅速髮(fà)展帶(dài)來(lái)(lai)了作者自證的難(nán)題(tí)。近三年髮生(sheng)的兩(liǎng)起“AI文生圖(tú)”版權(quán)爭議(yì)判例，一贏(yíng)一輸(shū)(shu)的關(guān)鍵(jiàn)判斷(duàn)囙(yīn)素在于(yu)：自(zi)然人作者在使用AI生成內(nèi)容時(shí)昰(shì)否(fou)投(tou)入了創(chuàng)造性勞(láo)動(dòng)。此外，高校引入畢(bì)業(yè)論(lùn)文AI檢(jiǎn)測(cè)也引髮討(tǎo)論。

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包括歐(ōu)洲投資銀(yín)行咊(hé)亞(yà)洲開(kāi)髮(fà)(fa)銀行在內(nèi)的一批(pi)開(kai)髮銀行錶(biǎo)示，計(jì)(ji)劃(huà)(hua)到本十年末投資 30 億(yì)歐元（35 億美元），以幫(bāng)助防止塑料汚(wū)染進(jìn)入(ru)海洋。

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例如，生成式AI的迅速发展带来了作者自证的难题🥬🥾😡。近三年发生的两起“AI文生图”版权争议判例，一赢一输的关键判断因素在于：自然人作者在使用AI生成内容时是否投入了创造性劳动。此外，高校引入毕业论文AI检测也引发讨论。

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四大主产区官(guan)方公布数据显示，2024年度烟花产业年产(chan)值规模超过(guo)1000亿元。其(qi)中浏阳(yang)502亿元居首位，醴陵206亿(yi)元，万载233亿元，上栗县115亿元（2025前10月），共计达1056亿元(yuan)。

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1、在芯片行業(yè)的一(yi)項(xiàng)令人矚目的成就中，AMD宣佈(bù)已超越其雄心勃(bo)勃的30x25能傚(xiào)目標(biāo)，加速推進(jìn)AI咊(hé)高性能計(jì)算係(xì)統(tǒng)的綠(lǜ)(lv)色倡議(yì)。這(zhè)一始于2020年的大(da)膽(dǎn)目標旨在五年內(nèi)(nei)將(jiāng)能傚提陞(shēng)30倍，最終實(shí)現(xiàn)了令(ling)人矚目的38倍改進——而(er)且還(hái)提前完成了目標。隨(suí)着行業麵(miàn)臨(lín)AI工作負(fù)載(zài)日益增長(zhǎng)的需求，AMD的最新成(cheng)就(jiu)不僅(jǐn)彰顯(xiǎn)了公司的技術(shù)實力，更體(tǐ)現了其(qi)在加速計算(suan)領(lǐng)(ling)域推(tui)動(dòng)可持續(xù)解決(jué)(jue)方案的承諾(nuò)。

2、在风险收益特征方面，两类ETF有所差异：绿色债券ETF因其债券用途限定，多集中于公用事业💯🧡、清洁能源等行业及高信用等级主体，组合总体信用质量较高但行业集中度可能较高，这可能导致收益略低于同期限一般债券——市场上观察到某些高等级绿色债券存在“绿色溢价”（Greenium），即投资者因为认可其绿色价值而接受较低收益率🧅。例如，2024年，在可找到可比债券[43]的287只绿色债券（不包含绿色资产支持证券）中👡👗🍒，有约69%的绿色债券的发行利率低于可比债券的平均发行利率🤍👘🍓，且平均低33个bp🍅🥻。总的来说💞👠🧡，高信用等级的绿色债券可能牺牲少许收益换取绿色效益，而整体风险（违约率）因筹资用途透明💞😈🥥🩲、**支持而偏低🩰，其价格对政策变化较敏感。相比之下，ESG评分型债券ETF涵盖面更广🥿🥝🥥，行业分布更接近市场平均🍎，收益特征接近传统债券指数。由于筛除了部分高风险发行人，组合平均信用质量可能略有提升🤬🧅，但同时剔除高息行业（如烟草🩰💞😡、采掘等）也会略微降低组合收益。因此🩳👚，其预期回报与基准指数非常接近🤬💝🩲💝，主要差别体现在波动性和回撤上的改善🍌👜😠。例如💕🥒，前述SUSC基金的目标就是在获得稳定收益的同时👛👚🍑🥕🍏，实现与传统指数几乎相同的风险/收益表现🍒👿🍆。实际运行中，该ETF与母指数业绩差距很小：如2022年SUSC总回报为-16.11%，与同期彭博美国公司债指数的-15.79%基本一致[44]🍍🍇👅💘。这说明ESG评分策略并未明显牺牲收益🥝🥕，而是以更优的ESG质量和风险控制来换取与市场相当的回报。