所谓“第四条磋商”，是IMF与成员国间的一种常规经济对话。根据IMF章程第四条规定，IMF每年至少与每个成员国进行一次磋商，以评估该国的经济状况和政策，以及这些政策对全球经济的潜在影响。访问期间，IMF工作人员与中国政府及中国央行的高层官员、私人部门代表、学界人士就经济前景、风险、改革进展以及政策应对措施交流了意见。
中国人民大学重阳金融研究院研究员、合作研究部主任刘英分析称，与美欧高利率抑制经济增长不同，中国一季度经济数据持续向好，货币政策和财政等政策刺激有力有效，且宏观调控还有跨周期和逆周期调节空间，这为中国经济持续恢复增长提供了宽松的有利环境。同时，新质生产力加快发展，提升了中国在全球产业链中的地位与韧性，既是中国经济强劲增长的动力，也为世界经济发展提供稳定支持。这些都支撑国际机构对中国经济增长的乐观预期。
温彬提到，此次磋商，除了货币和财政政策，IMF对中国稳地产政策也十分关注。他指出，近期中国稳地产政策已经开足马力，包括需求端的降低首付比、房贷利率下限以及公积金贷款降息，央行扩大保障性住房再贷款规模协助地方开展收储等，这些都有助于降低购房成本，推动市场去库存。IMF也指出，相关措施“可以进一步刺激住房需求，并有助于恢复市场平衡”。
刘英认为，房地产市场的稳定不仅关系到地方政府的财政收入，还影响着整个经济体系的健康发展。特别是地方债问题，与房地产紧密相连，需要政府关注其存量的化解与增量的优化。今年以来，全国促进房地产发展的政策正加速落地生效，不仅推动房地产供给侧的持续优化，更逐步引导需求侧积极响应。同时，房地产发展的新模式正加快房地产市场的出清。
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中国工程院院士、同济大学校长郑庆华作“从大模型的能与不能探索机器智能新路径”主题报告表示，大模型已经成为当前人工智能的巅峰，并提出未来教育新模式将突破现有的“师-生”二元结构，转变成为“师-机-生”三元模式。他还指出大模型也存在过度依赖训练数据中的一些模式从而导致“幻觉”、过度消耗数据和算力、新任务训练中存在灾难性遗忘、黑盒模型逻辑推理能力弱等若干缺陷，为此建议探索建立中国自主可控的机器智能模型电竞平台，并提出“神经+符号”协同方式、打造人脑记忆启发的机器记忆智能模型等技术路线。
中国科学院院士、北京航空航天大学郭雷教授在“无人系统仿生智能技术：理论与实践探索”主题报告中，从多源干扰系统估计与控制理论出发，介绍干扰对抗环境下无人系统仿生智能系统理论和技术研究框架，阐述研究团队在仿生智能系统的核心技术——仿生导航、仿生操控和智能控制系统等方面的研究进展，并从方法论、系统论和行为论的角度，探讨安全、绿色和免疫等仿生智能技术的基本内涵和发展方向。
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