美联储内部的利率分歧彻底爆发！理事米兰公开叫板同僚，呼吁降息🤔五次以防经济风险，而施密德则警告称激进刺激将引发通胀大爆发！🌟 由于政府关门导致决策者无法获取关键数据，美联储官员们🤩对于降息幅度依然存在分歧，其中一些人更担心通胀，而另一些人则🤯更关注就业市场。 由美国总统特朗普任命的最新美联储理事🤔米兰周二重申，他希望以比同僚们快得多的速度，让利率达到所谓的🌟“中性”水平。中性利率是指既不刺激也不减缓经济增长的利率水平👏。 米兰在“管理基金协会2025年政策展望”会议上的一😀次谈话中表示：“我确实认为，与一年前相比，中性利率已经下降了🙄。这使得当前的货币政策比几个季度前更具限制性。” 他补😊充说：“货币政策的额外限制性会带来一些未来的风险”，因为“考🥳虑到政策的滞后效应，经济预计将会走弱。因此，短期内我对经济一😉点也不悲观，但如果我们不调整政策，我确实看到一些风险潜伏在那🚀里。” 另一方面，主张更关注通胀的声音来自堪萨斯城联储🌟主席施密德，他周一晚间表示，他认为当前的利率水平对经济“略微🤗构成限制”，并称这是“恰到好处的”。 施密德在堪萨斯城😂的一次演讲中补充道：“在通胀仍然过高的情况下，货币政策应抑制😅需求增长，为供给增长和缓解经济中的价格压力留出空间。” 😘 自上次议息会议以来的几周里，随着决策者们公开发表对未来货币🔥政策路径的看法，美联储内部的利率辩论愈发激烈。 9月1🤔7日，美联储决策者们给出了2025年再降息两次的中位数预测，😎尽管各位决策者对这些预测存在广泛分歧。米兰公开反对那次25个😅基点的降息，认为降幅本应更大。 自那次会议以来，米兰多😍次呼吁更大幅度的降息，称美联储目前的利率水平对美国经济构成了🙄风险。他预计今年还会有五次降息。 米兰周二表示，他预计🎉住房通胀将会下降，因为租金下降的影响会滞后地反映在通胀指标中😴。住房在消费者价格指数（CPI）中占比最大，但在美联储最青睐🙌的通胀指标——个人消费支出（PCE）指数中则不然。 米👍兰主张大幅降低利率的另一个原因是，移民数量正在迅速下降，并且❤️他预计关税将降低赤字。他并不认为关税会引发通胀，尽管他承认我😊们可能尚未看到这些影响。 另一方面，施密德则担心，“激😍进地刺激需求可能会增加价格大幅上涨的风险，因为企业获得了定价🥳权，并更多地将关税成本转嫁给消费者。” 施密德指出，洗💯衣机、冰箱和电视机等耐用品的价格正在上涨，而除了疫情期间，耐😴用品价格在过去三十年里一直在持续下降。 与此同时，施密😘德指出，从理发到电力再到景观美化等服务价格近几个月上涨了3.😀5%，远高于美联储2%的目标。 同样让施密德担忧的是，🤯价格上涨的范围正变得越来越广。他说，年初时，70%的消费品类🙄价格出现上涨。而到了8月，近80%的品类价格都在上涨。 🙄 施密德表示，美联储“必须”维护其在通胀问题上的信誉。他补充😎说，他将继续依赖数据，但在政府关门期间，他正依赖于私营部门关❤️于就业市场和通胀的替代数据，以及堪萨斯城联储通过调查收集的数🔥据。 而米兰则表示，私营部门的数据并不能“充分替代”政🚀府数据。他补充说：“在政府关门期间，我们无法获得制定货币政策🌟所需的大部分数据。” 不过，他仍然乐观地认为，政府将及😅时重开，以便美联储在10月28日至29日的会议上做出下一次利😘率决定。 另一位美联储官员，明尼阿波利斯联储主席卡什卡🔥利周二则对通胀和劳动力市场都表达了担忧。他表示，经济数据正发🙄出滞胀信号，因为就业市场正在放缓，而通胀率却徘徊在3%左右。😢 卡什卡利说：“所以最大的问题是，关税带来的通胀会是短😘暂的还是持久的？现在下定论还为时过早。”返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多