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DeepSeek登顶中美双榜，CNBC 40分钟深度专题访谈实录_ChinaⅩXX❌XHD仙踪林ZAKER新闻
C919大型客机是我国首次按照国际通行适航标准自行研制、具有自主知识产权的喷气式干线客机，于2007年立项，2017年首飞，2022年9月完成全部适航审定工作后获中国民用航空局颁发的型号合格证。
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型，并同步开源模型权重。DeepSeek-R 大模型，成本价格低廉，在许多第三方测试中，该模型的表现也优于 OpenAI 的最新模型 o1，让硅谷震惊，甚至引发了 Meta 内部的恐慌，工程师们开始连夜尝试复制 DeepSeek 的成果。DeepSeek 的良好变现吸引很多用户，以至于服务器几度被挤宕机。今日，DeepSeek 更是登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 App 下载排行榜，并在美区下载榜上超越了 ChatGPT。微软 CEO、谷歌前 CEO 等大佬高度评价 DeepSeek不少大佬都对 DeepSeek 评价颇高。微软首席执行官萨蒂亚 · 纳德拉（Satya Nadella）在世界经济论坛上谈到 DeepSeek 时表示："DeepSeek 的新模型令人印象深刻，他们不仅有效地构建了一个开源模型，能够在推理计算时高效运行，而且在计算效率方面表现出色。我们必须非常非常认真地对待中国的 AI 进步。"在最近的 ABC 节目中，谷歌前 CEO 埃里克 · 施密特（Eric Emerson Schmidt）改变了美国在 AI 方面保持了两到三年领先优势的看法。他表示过去 6 个月，中国以一种非同寻常的方式迎头赶上，其中一个项目就包括 DeepSeek。AI 科技初创公司 Scale AI 创始人亚历山大 · 王（Alexandr Wang）也公开表示，中国人工智能公司 DeepSeek 的 AI 大模型性能大致与美国最好的模型相当。Benchmark 普通合伙人 Chetan Puttagunta 在最近的采访中表示，过去两周里人工智能团队真是开阔了眼界，用更少的资金创造了更多的可能性。以前要数亿美元才能做到前列，DeepSeek 让我们看见用更少的资金就可以做到这一切。著名投资公司 A16z 的创始人马克 · 安德森 1 月 24 日发文称，Deepseek-R1 是他见过的最令人惊叹、最令人印象深刻的突破之一，而且还是开源的，它是给世界的一份礼物。游戏科学创始人、《黑悟空》制作人冯骥发微博盛赞 DeepSeek 新推出的 DeepSeek-R1 模型。他表示自己使用 R1 仅 5 天，但已经认为 DeepSeek" 可能是个国运级别的科技成果 "。金沙江创投朱啸虎称 DeepSeek 是技术理想主义者的胜利。外媒更是集体刷屏。英国《金融时报》1 月 25 日报道称，中国小型 AI 初创公司 DeepSeek 震惊硅谷。Business Insider 报道称，DeepSeek-R1 模型秉承开放精神，完全开源，为美国 AI 玩家带来了麻烦。CNBC 40 分钟专题报道探讨 DeepSeek 对美国 AI 主导地位的冲击1 月 24 日，美国媒体 CNBC 推出了长达 40 分钟的节目，邀请了美国 AI 初创公司 Perplexity 首席执行官 Aravind Srinivas 来分析为何 DeepSeek 会引发人们对美国在 AI 领域的全球领先地位是否正在缩小的担忧。" 需求是发明之母 "，Aravind Srinivas 谈起 DeepSeek，" 因为他们必须想办法绕过限制，最终实际上打造出了效率更高的东西。"在对话中，Aravind Srinivas 不仅分析了 DeepSeek 对美国 AI 的影响，对 DeepSeek 的创新给予了较高的评价，没有一味搞对立，还是比较中肯的。以下是对话原文（不影响原意的情况下翻译略有删改）：主持人：请描述中美之间的 AI 竞赛，以及其中的利害关系。Aravind Srinivas: 首先，中国在与美国的竞争中存在很多劣势。第一，他们无法获得我们这里能够使用的所有硬件资源。他们基本上在使用比我们低端的 GPU，几乎像是上一代的 GPU。由于更大的模型往往更智能，这自然让他们处于劣势。但另一方面，需求是发明之母。因为他们不得不寻找变通方案，最终他们实际上构建了更高效的解决方案。这就像说：" 嘿，你们必须构建一个顶级模型，但我不会给你们资源，你们得自己想办法。" 除非数学上证明这是不可能的，否则你总能尝试找到更高效的解决方案。这可能会让他们比美国找到更高效的解决方案。当然，他们有开源模型，我们也可以在这里采用类似的东西。但他们培养的这种人才将逐渐成为他们的优势。目前，美国领先的开源模型是 Meta 的 Llama 系列，它非常出色，几乎可以在你的电脑上运行。尽管它在发布时接近 GPT-4 的水平，但最接近质量的模型是巨大的 405B 参数模型，而不是你可以在电脑上运行的 70B 模型。因此，仍然没有一个既小又便宜、快速且开源的模型能够与最强大的闭源模型相媲美。然后，这些中国团队推出了一个疯狂的模型，API 价格比 GPT-4 便宜 10 倍，甚至比 Claude 便宜 15 倍，速度极快，并且在某些基准测试中与 GPT-4 相当，甚至更好。他们只用了大约 2048 个 H800 GPU，相当于 1500 到 2000 个 H100 GPU，这比 GPT-4 通常训练的 GPU 数量少了 20 到 30 倍。他们总共只花了 500 万美元的计算机预算，就做出了如此惊人的模型，并且免费公开了技术论文。主持人：当你理解他们所做的一切时，你的惊讶是什么？Aravind Srinivas: 我的惊讶是，当我阅读他们的技术论文时，他们提出了许多聪明的解决方案。首先，他们训练了一个混合专家模型（Mixture of Experts），这并不容易训练。主要原因是人们发现很难跟上 OpenAI 的步伐，尤其是在 MoE 架构上，因为存在很多不规则的损失峰值，数值不稳定，经常需要重新启动训练检查点。他们提出了非常聪明的解决方案来平衡这一点，而不需要额外的技巧。他们还提出了 8 位浮点训练，至少在部分数值上。他们巧妙地确定了哪些部分需要高精度，哪些部分可以低精度。据我所知，8 位浮点训练在美国并不常见，大多数训练仍然在 16 位进行，尽管有些人正在探索这一点，但很难做到正确。由于需求是发明之母，他们没有那么多内存和 GPU，因此他们找到了许多数值稳定的方法，使他们的训练能够顺利进行。他们在论文中声称，大部分训练是稳定的，这意味着他们可以随时重新运行这些训练，使用更多的数据或更好的数据。整个训练只花了 60 天，这非常惊人。主持人：你刚才说你很惊讶。Aravind Srinivas: 通常的认知是中国人擅长复制。如果我们停止在美国发表研究论文，停止描述我们的基础设施架构细节，停止开源，他们将无法赶上。但现实是，DeepSeek 3 中的一些细节非常出色，我甚至不会惊讶 Meta 会借鉴其中的一些内容，并将其应用到 Llama 模型中。这并不是说他们在复制，而是他们在创新。主持人：我们并不完全知道他们训练的数据是什么，尽管它是开源的，我们知道一些训练方式，但并不是全部。有一种观点认为，它是基于 ChatGPT 的公开输出训练的，这意味着它只是复制品。但你说它超越了这一点，有真正的创新。Aravind Srinivas: 是的，他们训练了 14.8 万亿个 token。互联网上有太多 ChatGPT 生成的内容，如果你现在去看任何 LinkedIn 帖子或 X 帖子，大多数评论都是由 AI 写的。甚至在 X 上，有 Grok 推文增强器，LinkedIn 上有 AI 增强器，Google Docs 和 Word 中也有 AI 工具来重写你的内容。如果你在这些地方写了东西并复制粘贴到互联网上，自然会带有一些 ChatGPT 的训练痕迹。很多人甚至懒得去掉 " 我是一个语言模型 " 的部分。因此，这个领域很难控制。所以我不会因为某些提示（比如 " 你是谁 " 或 " 你是哪个模型 "）而忽视他们的技术成就。在我看来，这并不重要。主持人：长期以来，我们认为中国在 AI 领域落后。这场竞赛对这场竞争有何影响？我们能说中国正在迎头赶上，还是已经赶上了？Aravind Srinivas: 如果我们说 Meta 正在赶上 OpenAI 或 Anthropic，那么同样的说法也可以用于中国赶上美国。事实上，我看到中国有更多论文试图复制 OpenAI 的成果，甚至比美国还多。DeepSeek 能够使用的计算资源与美国的博士生相当。主持人：你会将 DeepSeek 整合到 Perplexity 中吗？Aravind Srinivas: 我们已经开始使用它了。他们有 API，并且开源了，所以我们也可以自己托管它。使用它实际上让我们能够以更低的成本做很多事情。但我在想的是，他们实际上能够训练出如此出色的模型，这对美国公司来说不再有借口不去尝试类似的事情。主持人：你听到很多生成式 AI 领域的意见领袖，无论是研究还是创业方面，比如 Elon Musk 等人，都说中国无法赶上，因为赌注太大。谁主导了 AI，谁就将主导经济，主导世界。你对中国证明自己能够做到的事情感到担忧吗？Aravind Srinivas: 首先，我不确定 Elon 是否说过中国能赶上，我只知道他提到了中国的威胁。Sam Altman 也说过类似的话，我们不能让中国赢。我的观点是，无论你做什么来阻止他们赶上，最终他们还是赶上了。需求是发明之母。更危险的是，他们拥有最好的开源模型，而所有美国开发者都在基于此构建。那样的话，他们将拥有用户心智份额和生态系统。如果整个美国 AI 生态系统都依赖于中国的开源模型，那将是非常危险的。历史上，一旦开源软件赶上或超越了闭源软件，所有开发者都会迁移到开源。当 Llama 被构建并广泛使用时，人们曾质疑是否应该信任扎克伯格，但现在的问题是，我们是否应该信任中国？Aravind Srinivas: 从某种意义上说，这并不重要，因为你仍然可以完全控制它，你可以在自己的计算机上运行它，你是模型的主人。但对于我们自己的技术人才来说，依赖别人的软件并不是一个好现象，即使它是开源的。开源也可能有一天不再开源，许可证可能会改变。因此，重要的是我们美国自己有人才在构建这些技术，这就是为什么 Meta 如此重要。我认为 Meta 仍然会构建出比 DeepSeek 3 更好的模型，并将其开源。我们不应该把所有的精力都放在禁止他们、阻止他们上，而是应该努力超越他们，赢得竞争。这就是美国的方式，做得更好。我们听到越来越多关于这些中国公司的消息，他们以更高效、更低成本的方式开发类似的技术。这确实让人感到压力。Aravind Srinivas: 是的，如果你筹集了 100 亿美元，并决定将 80% 的资金用于计算机集群，那么你很难像那些只有 500 万美元预算的人一样，找到同样高效的解决方案。这并不是说投入更多资金的人没有尽力，他们只是试图尽快完成。当我们说开源时，有很多不同的版本。有些人批评 Meta 没有公开所有内容，甚至 DeepSeek 本身也并不完全透明。你可以说开源的极限是能够完全复制他们的训练过程，但有多少人真的有资源做到这一点呢？相比之下，他们在技术报告中分享的细节已经比许多其他公司多得多。主持人：当你想到 DeepSeek 做这件事的成本不到 600 万美元时，再想想 OpenAI 开发 GPT 模型花费了多少。这对闭源模型的生态系统轨迹、发展势头意味着什么？对 OpenAI 又意味着什么？Aravind Srinivas: 很明显，我们将拥有一个开源版本，甚至比闭源版本更好、更便宜。OpenAI 可能不会关心这是否由他们制作，因为他们已经转向了一个新的范式，称为 o1 系列模型。OpenAI 的 Ilya Sutskever 曾说过，预训练已经遇到了瓶颈。这并不意味着扩展已经结束，而是我们在不同的维度上进行扩展，比如模型思考的时间、强化学习等。OpenAI 现在更专注于让模型在遇到新提示时进行推理、收集数据并与世界互动，使用各种工具。我认为这是未来的方向，而不仅仅是更大更好的模型。Aravind Srinivas: 我认为 DeepSeek 也会将注意力转向推理，这就是为什么我对他们下一步的成果感到兴奋。Aravind Srinivas: 那么，OpenAI 的下一步是什么？我认为目前还没有人能够构建出类似 o1 的系统。尽管有人质疑 o1 是否真的值得，但在某些提示下，它的表现确实更好。至少他们在 O3 中展示的结果显示，它在竞争性编程中的表现几乎达到了 AI 软件工程师的水平。主持人：这是否只是时间问题，互联网上充满了推理数据，DeepSeek 也能做到？Aravind Srinivas: 有可能，但没有人知道。在它实现之前，不确定性仍然存在。主持人：到今年年底，推理领域是否会有多个玩家？Aravind Srinivas：我绝对认为是这样。主持人：我们是否正在看到大型语言模型的商业化？Aravind Srinivas: 我认为我们会看到类似的轨迹，就像预训练和后训练系统逐渐商业化一样。今年会有更多的商业化，推理模型也会经历类似的轨迹。最初可能只有一两个玩家知道如何做到，但随着时间的推移，更多的玩家会加入。谁知道呢，OpenAI 可能会在推理领域取得新的突破。现在推理是他们的重点，但技术进步会不断发生。随着时间推移，今天的模型所具备的推理能力和多模态能力，将会以更低成本的开源模型形式出现。唯一不确定的是，像能够在推理时进行思考的模型，是否能够便宜到足以在我们的手机上运行。主持人：感觉随着 DeepSeek 所证明的能力，整个 AI 领域的格局已经发生了变化。你能称之为中国的 ChatGPT 时刻吗？Aravind Srinivas: 有可能。我认为这无疑给了他们很多信心，表明他们并没有落后。无论你如何限制他们的计算资源，他们总能找到变通方案。我相信团队对他们的成果感到非常兴奋。主持人：这如何改变投资格局？那些每年花费数百亿美元在计算资源上的超大规模公司，以及 OpenAI 和 Anthropic 等筹集数十亿美元用于 GPU 的公司，DeepSeek 告诉我们，你并不一定需要那么多资源。Aravind Srinivas: 我认为很明显，他们会更加专注于推理，因为他们明白，无论他们过去两年在构建什么，现在都变得非常便宜，以至于继续投入大量资金不再合理。他们是否需要同样多的高端 GPU，还是可以使用 DeepSeek 那样的低端 GPU 进行推理？这很难说，除非被证明不行。但在快速前进的精神下，你可能会希望使用高端芯片，以便比竞争对手更快。最优秀的人才仍然希望加入那些最先实现突破的团队。总有一些荣耀属于真正的先驱者，而不是快速跟随者。主持人：这有点像 Sam Altman 的推文，暗示 DeepSeek 只是复制了别人的成果。Aravind Srinivas: 但你也可以说，在这个领域，每个人都在复制别人。你可以说 Google 最先提出了 Transformer，OpenAI 只是复制了它。Google 构建了第一个大型语言模型，但没有优先发展它，而 OpenAI 则将其作为优先事项。所以你可以说这些，但在很多方面，这并不重要。主持人：我记得我问过你，为什么你不想构建模型。你说那是一场极其昂贵的竞赛，而现在一年后，你看起来非常聪明，没有卷入这场竞争。你现在在大家想要看到的领域——生成式 AI 的杀手级应用——占据了领先地位。请谈谈这个决定，以及你如何看待 Perplexity 的未来。Aravind Srinivas: 一年前，我们甚至没有像 GPT-3.5 这样的模型。我们有 GPT-4，但没有人能够赶上它。我的感觉是，如果那些拥有更多资源和更多才华的人都无法赶上，那么参与这场游戏是非常困难的。所以我们决定玩一个不同的游戏。无论如何，人们都想使用这些模型，而一个方向是提出问题并获得准确的答案，附带来源和实时信息。在模型之外，确保产品可靠运行、扩展使用规模、构建自定义 UI 等方面还有很多工作要做。我们会专注于这些，并受益于模型变得越来越好。事实上，GPT-3.5 让我们的产品变得非常好。如果你在 Perplexity 中选择 GPT-3.5 作为模型，几乎很难找到幻觉。这并不是说它不可能发生，但它大大减少了幻觉的发生率。这意味着，提问、获得答案、进行事实核查、研究、询问任何信息的问题，几乎所有的信息都在网上，这是一个巨大的解锁。这帮助我们在过去一年中用户量增长了十倍。我们在用户方面取得了巨大进展，很多大投资者都是我们的粉丝，比如黄仁勋，他在最近的主题演讲中提到了我们，他实际上是一个经常使用的用户。主持人：一年前，我们甚至没有谈论商业化，因为你们还很新，只想扩大规模。但现在你们正在考虑广告模式。Aravind Srinivas: 是的，我们正在尝试。我知道这引起了一些争议，比如为什么我们要做广告，是否可以在有广告的情况下仍然提供真实的答案。在我看来，我们一直非常积极地思考这个问题。我们说过，只要答案始终准确、无偏见，并且不受广告预算的影响，你只会看到一些赞助问题。甚至这些赞助问题的答案也不受广告影响。广告商也希望你知道他们的品牌，并了解他们品牌的最佳部分，就像你在介绍自己时希望别人看到你最好的一面一样。但你仍然不必点击赞助问题，你可以忽略它。我们目前只按 CPM 收费，所以还没有激励你去点击。考虑到所有这些，我们实际上是在尝试长期做对的事情，而不是像 Google 那样强迫你点击链接。主持人：我记得一年前人们谈论模型商品化时，你认为这是有争议的，但现在这不再有争议了。这种情况正在发生，你关注这一点是明智的。Aravind Srinivas: 顺便说一句，我们从模型商品化中受益匪浅，但我们还需要为付费用户提供一些额外的价值，比如一个更高级的研究代理，能够进行多步推理，进行 15 分钟的搜索，并给出分析类型的答案。所有这些都将保留在产品中，不会有任何变化。但免费用户每天提出的 1 万亿个问题需要快速回答，这些必须保持免费。这意味着我们需要找到一种方法，使这些免费流量也能够货币化。主持人：你并不是试图改变用户习惯，但你正在试图教广告商新的习惯。他们不能像在 Google 的蓝色链接搜索中那样获得一切。到目前为止，广告商的反应如何？他们愿意接受这些权衡吗？Aravind Srinivas: 是的，这就是为什么他们在尝试与我们合作。许多品牌都在与我们合作测试。他们也很兴奋，因为无论喜欢与否，未来大多数人都将通过 AI 提问，而不是传统的搜索引擎。每个人都明白这一点，所以他们都希望成为新平台、新用户体验的早期采用者，并从中学习，共同构建未来。主持人：我笑了，因为这完美地回到了你今天一开始提到的观点：需求是发明之母。广告商们正在看到这个领域的变化，他们必须学会适应。Aravind Srinivas: 没错，这就是广告商们正在做的事情，他们说这个领域正在变化，我们必须学会适应。主持人：好的，Aravind，我占用了你这么多时间，非常感谢你抽出时间。Aravind Srinivas: 谢谢你。koa12jJid0DL9adK+CJ1DK2K393LKASDad
编辑:王海
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全会的主要任务包括审议《中共重庆市委关于深入贯彻落实习近平总书记重要指示精神奋力实现“三攻坚一盘活”改革突破的意见》，全面部署重庆市深化机构改革任务，<strong>深入推进国有企业、园区开发区、政企分离改革攻坚，全力推动国有资产盘活。</strong>。
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冯俏彬表示，中国1978年启动改革开放后一段时间，主要通过放权、经济利益的调整来激活微观主体活力，农村和企业改革中使用的承包制改革逻辑后来延伸到政府的财政关系中，这是当时实行的“分灶吃饭”财政体制。但到了1994年前后，中央财政变得非常困难、甚至出现中央向地方借钱的怪事。“当时改革的目标是提高两个比重——中央财政收入占全国财政收入的比重、财政收入占GDP的比重。”
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据镇康县人民政府网站介绍，镇康县地处西南边陲，与缅甸果敢自治区接壤，县城南伞和缅甸果敢杨龙寨一桥相连，是中国西南最极边的一座岸城一体化“边地新城”；镇康毗邻“金三角”地区，国境线长96.358公里，无天然屏障，缅方一侧情况复杂。
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2022年11月26日消息，李铁被查；2023年8月2日消息，中国国家男子足球队原主教练李铁涉嫌受贿、行贿、单位行贿、非国家工作人员受贿、对非国家工作人员行贿案，分别由湖北省赤壁市监察委员会、赤壁市公安局调查、侦查终结，移送检察机关审查起诉。经湖北省人民检察院指定，由咸宁市人民检察院并案审查起诉。近日，咸宁市人民检察院已依法向咸宁市中级人民法院提起公诉。
“同时，上述地区近地面湿度较大，尤其是江苏、安徽、山东等地靠近海洋，海风起到了加湿作用，高湿、小风、静稳的天气条件有利于大雾天气的出现和维持。”王伟跃补充。
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2019年，一座同样名为“冰雪大世界”的景点在长春问世，如今更名为“冰雪新天地”，其号称全球占地面积最大的冰雪类主题乐园，背后则是吉林省万亿旅游产业、5000亿冰雪旅游产业的目标。而就在不久前，辽宁经济工作会议也部署要“大力发展冰雪旅游”。
“对于任何一个大国来说，只要实行市场经济，分税制是常用的财政管理体制。”杨志勇表示，新一轮改革需要保留现行体制的合理成分，并在此基础上设计具体改革方案。
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《最高人民法院关于办理减刑、假释案件具体应用法律的规定》第三十三条罪犯被裁定减刑后，刑罚执行期间因故意犯罪而数罪并罚时，经减刑裁定减去的刑期不计入已经执行的刑期。原判死刑缓期执行减为无期徒刑、有期徒刑，或者无期徒刑减为有期徒刑的裁定继续有效。
“但安哥拉决定退出欧佩克，引发了市场对于欧佩克+减产的质疑，加之美国原油产量增加与全球需求疲软导致原油供应过剩，后期原油价格转为下跌趋势。”孟鹏称。
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12月24日，国产首艘大型邮轮“爱达·魔都号”在上海吴淞口国际邮轮港离港出海，进行首次试运营。该邮轮将于2024年1月1日开启商业首航。
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杨志勇认为，进一步完善分税体制的关键是如何健全地方税体系。需要重新认识地方税，只要是税收收入归地方政府支配的税收收入，就应该算地方税，健全地方税体系也应该在此基础上进行。未来地方税体系的健全还取决于税制改革的进展。有什么样的税制，就会有什么样的分税体制与之相对应。
英国路透社1月2日发布简短消息，称泰国总理赛塔当日告诉媒体，泰国和中国将从3月起实施针对两国公民的永久互免签证安排，这将提升泰中两国之间的关系。
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董云虎严重违反党的政治纪律、组织纪律、廉洁纪律和工作纪律，构成严重职务违法并涉嫌受贿犯罪，且在党的十八大后不收敛、不收手，性质严重，影响恶劣，应予严肃处理。依据《中国共产党纪律处分条例》《中华人民共和国监察法》《中华人民共和国公职人员政务处分法》等有关规定，经中央纪委常委会会议研究并报中共中央批准，决定给予董云虎开除党籍处分；由国家监委给予其开除公职处分；终止其党的二十大代表、上海市第十二次党代会代表资格；收缴其违纪违法所得；将其涉嫌犯罪问题移送检察机关依法审查起诉，所涉财物一并移送。
截至北京时间1月3日凌晨，WTI原油期货结算价收跌1.78%，报70.38美元/桶；布伦特原油期货结算价收跌1.49%，报75.89美元/桶。
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“谋划新一轮财税改革要超出财政本身，从经济或者当前推动经济转型升级、高质量发展这一首要任务出发，看其对财税体制改革提出了什么样的新要求，要在前瞻视野下谋划新一轮财税体制改革，这具有更加重大的现实意义。”冯俏彬说道。
杜兆才出生于1960年3月，曾任国家体育总局局长助理，中国奥委会副主席，中国足协党委书记等职，2018年任国家体育总局副局长，并继续兼任中国足协党委书记，至被查。