提价1/9与奥迪q7最新降价30万元1/9有什么区别

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-11-13 07:04 标签： 奥迪q7最新降价30万元

这一周还未过半，国内车市便陆续爆出不少攸关消费者购车的政策和消息，好坏利弊参半，比如准备购买新能源汽车的朋友会比较欢喜，而油车车主又要伤心了；准备购买特斯拉的朋友也会比较欢喜，但特斯拉刚提车的新车主可能就不太开心了。以后我们会时不时给大家来一期车市最新的火爆新闻集锦，跟大家一起了解车市最新动态。

一、新能源车继续免征购置税

今年上半年，还跟大家聊过一次新能源汽车是否要开始征收购置税的选题，当时的消息是有特斯拉内部员工爆料自己收到公司邮件，明年确定要征收新能源购置税。为此，还引发了一阵讨论。

近日，财政部表示，将延续新能源汽车免征车辆购置税政策，对购置日期在2023年1月1日至2023年12月31日期间内的新能源汽车，免征车辆购置税。购置日期按照机动车销售统一发票或海关关税专用缴款书等有效凭证的开具日期确定。

准备购买新能源汽车的朋友也不用着急了，明年还有一年的时间供观望、选择。

新能源汽车尤其是低价新能源汽车能不断畅销，其中一大原因就是油价不断上涨，导致燃油车的用车费用骤增，吓退了一波准备购燃油车当代步工具的消费者。

10月24日24时起，国内油价再度调整，此次呈上涨态势。汽油每吨上涨185元，柴油每吨上涨175元。全国平均来看：92号汽油每升上调0.14元；95号汽油每升上调0.15元；0号柴油每升上调0.15元。按油箱50L容量估测，92号汽油加满，需多花7元。

此次调价后，包括广东、广西、云南等部分地区的95号汽油又要重回“9元时代”，目前国内成品油调价已呈现“12涨7跌1搁浅”的格局。

这两年，特斯拉的新车主们不是在维权就是在维权的路上……至于原因，很多时候倒也与质量无关，而是因为车型价格一降再降！

10月24日，特斯拉官方微博消息称，中国大陆地区特斯拉在售Model 3及Model Y售价调整。调整后Model 3车型补贴后起售价为26.59万元人民币，调整幅度在1.4-1.8万；Model Y车型补贴后起售价为28.89万元人民币，调整幅度在2.0-3.7万。

购买特斯拉的车主应该给自己做好心理建设，特斯拉的价格波动频率很高，数次涨价是有的，接连下调也是会发生的，韭菜长一长，再割一割，再常见不过了。

从2021年到2022年，丰田就一直在间歇性地宣布大规模停产和减产。2022年，丰田的生产目标是970万辆，但还是败给了现实，无奈减少了月度目标。丰田曾经表示，9月-11月的目标产量为90万辆，后来，9月份的产量削减至85万，10月份的产量减少至80万。

此番，由于“缺芯”的影响，丰田将削减11月份的产能计划，大概率也将会降至80万辆。

目前，日本市场有8家工厂共11条生产线将会受到影响，包括卡罗拉、卡罗拉Cross、RAV4、凯美瑞、皇冠、兰德酷路泽、普拉多和4Runner，以及雷克萨斯LS、IS RC、NX、UX、ES和GX。

作为造车新势力的一员，威马汽车一直未跻身第一梯队，近日更是传出了大规模降薪的消息。

据说，高管主动降薪50%。更有内部员工透露，从10月起，基层员工工资按70%进行发放。对于薪资缩减的具体原因，该名内部员工则并未向外界透露，但猜测威马或许正在面临较为严重的财务问题。

除了这次被曝财务问题，威马还曾因各种问题陷入争议的漩涡，比如高额持续亏损、大幅缩减的研发费用、车型更新速度慢、创始人天价年薪等。今年6月，威马正式向港交所提交了IPO申请书，而这些负面消息必然会是阻碍威马希望通过IPO获得资金的不利因素。

华为泊松实验室联合北京邮电大学、华为昇思 MindSpore 团队提出了 RetroMAE，在零样本学习与监督学习场景下均展现了极强的稠密检索性能。

稠密检索是搜索、推荐、广告等领域的关键性技术；面向稠密检索的预训练是业界高度重视的研究课题。近期，华为泊松实验室联合北京邮电大学、华为昇思 MindSpore 团队提出 " 基于掩码自编码器的检索预训练语言模型 RetroMAE"，大幅刷新稠密检索领域的多项重要基准。而其预训练任务的简洁性与有效性，也为下一步技术的发展开辟了全新的思路。该工作已录用于自然语言处理领域顶级学术会议 EMNLP 2022。基于昇思开源学习框架的模型与源代码已向社区开放。

近年来，稠密检索技术被愈发广泛的应用于搜索引擎、开放域问答、推荐系统等场景。与传统的基于 " 关键词 + 倒排索引 " 的检索所方式不同，稠密检索利用深度神经网络理解并建模输入文本的实际含义，并为其生成相应的语义表征向量；借助语义表征向量之间的空间相似性，系统得以精准、快速的获取检索结果。

深度学习的繁荣特别是预训练语言模型的出现极大地促进了稠密检索的发展。特别的，以 BERT、RoBERTa 为代表的预训练语言模型已被普遍用作稠密检索中的骨干网络架构。借助预训练语言模型强大的语义建模能力，稠密检索的精度得到了极大的提升。

在 BERT、RoBERTa 等初代预训练语言模型之后，大量新方法被相继提出，如 XLNET、T5、ELECTRA、DeBERTa 等。这些新生代预训练语言模型在诸如 GLUE、SuperGLUE 等通用的自然语言处理评测基准上展现了更为强劲的实力。不过与人们预期不同的是，新生代预训练语言模型并未在稠密检索任务上带来实质的性能提升；时至今日，早期的 BERT 依然被用作稠密检索中的主流网络。

对此，业界的普遍观点是目前常见的预训练学习任务，如 MLM、Seq2Seq，并未有效关注到模型的语义表征能力，因而也就与稠密检索对模型能力的诉求南辕北辙。

为了克服这一问题，越来越多的学者尝试革新预训练策略以更好的因应稠密检索任务，近年来常被提及的自监督对比学习就是其中的代表。然而，当下基于自监督对比学习的预训练方法存在诸多限制。例如，自监督对比学习的一个重要环节是设计数据增强策略，而受制于 " 伪正样例 "、" 平凡正样例 " 等问题，各类数据增强策略在实际中的性能收益与通用性十分有限。另外，自监督对比学习高度依赖海量负样例，而这一需求也导致巨大的训练开销。就目前的研究现状而言，面向稠密检索的预训练算法依然有很大的亟待完善的空间。

基于掩码自编码器的稠密检索预训练

不同于以往常见的自监督对比学习方法，生成式的预训练因其学习任务更高的挑战性、对无标签数据更高的利用率、以及无需负采样及数据增强策略等特点，而被近来的检索预训练领域的工作所重视。在此之前，业界已提出了诸如 SEED [ 1 ] 、TSDAE [ 2 ] 等优秀工作，通过改造传统的 Seq2Seq 等类型的生成任务，这些工作有效提升了预训练语言模型在稠密检索任务上的表现。受到这些积极信号的启发，RetroMAE 继承并拓展了生成式预训练这一技术路线。

我要回帖

更多关于 奥迪q7最新降价30万元 的文章

 

随机推荐