日本首相候选人林芳正明确立场:支持央行加息政策
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自民党总裁选举白热化之际,林芳正明确表示无需推出大规模经济刺😎激计划,与竞争对手高市早苗的扩张政策形成鲜明对比。 日💯本内阁官房长官、自民党总裁候选人林芳正(Yoshimasa 🤯Hayashi)向路透社表示,日本央行逐步加息的计划,与政府🤗的经济政策思路基本一致。 当被问及“美联储降息是否会推😜升日元兑美元汇率,进而损害日本出口依赖型经济”时,林芳正称,🚀日本政策制定者已不再受此类固有假设的束缚。 他在上周日💯的采访中表示,日本传统上对“强势日元”的抵触情绪已有所减弱。🔥这种情绪主要存在于出口企业中,且有时会引发政府干预。 😉“相反,我们看到日元持续贬值,叠加俄乌冲突后油价上涨,这引发🙌的是成本推动型通胀,而非需求驱动型通胀,”他说道。 林👍芳正指出,尽管2022年俄乌冲突初期出现的进口成本飙升已有所🤯缓解,但日本国内工资水平与大米价格仍在上涨。 这些言论👏凸显出,政策制定者的关注焦点正转向“日元疲软及由此引发的通胀😊高企”——这已成为日本面临的核心问题。这与近年来的传统认知形😁成巨大转变:此前,“强势日元”与“通缩”被视为拖累日本经济增😁长的最大障碍。 日本央行加息决心 日本通胀率已连🤯续三年多超过2%的目标,日本央行行长植田和男已释放信号,表明🤩央行决心将利率(目前仍维持在0.5%)逐步上调至“对经济中性🤔的水平”。 “我的理解是,日本央行在与政府保持密切沟通😆的前提下实施货币政策,其方向与我们的思路并无太大偏差,”林芳😂正表示。 在他发表上述言论之前,日本央行已于上周五作出😀关键决策,并罕见就“维持低利率”进行投票时出现分歧,这让“短😉期内加息”的预期得以延续。 自民党总裁候选人政策主张分🤩歧明显 在日本首相石破茂本月早些时候宣布辞职后,自民党🚀将于10月4日举行领导层选举,林芳正是候选人之一。 由😎于自民党目前是日本众议院第一大党,该党下任领袖很可能出任首相🥳。但这一进程并非板上钉钉,在石破茂执政期间,自民党已失去参众🙄两院的多数席位。 自民党领导层选举引发市场高度关注,且😴推动日本国债收益率上涨,因市场认为下任领袖可能会扩大财政支出🤗。 林芳正表示,若当选首相,他领导的政府将制定一套政策😜措施:一方面缓解生活成本上涨对经济的冲击,另一方面加大救灾物🤗资储备。 但他强调,支出规模必须考虑到日本“相当小”的😍产出缺口,且需避免发行赤字国债,明确表示无需推出大规模经济刺🤩激计划。 这一表态与另一位候选人高市早苗形成鲜明对比,🔥后者承诺将“扩大财政支出”作为提振经济通胀水平计划的一部分。❤️ 林芳正的政治履历与选举态势 林芳正是一名资深议🙄员,曾担任国防大臣、外务大臣及农业大臣等职。自2023年12😍月起,他先后在时任首相岸田文雄和石破茂政府中担任内阁官房长官😴。 日本《每日新闻》上周末进行的一项“谁最适合担任自民😁党领袖”的民调显示,在该党支持者中,林芳正以11%的支持率排😘名第三;小泉进次郎以40%的支持率领跑,高市早苗以22%紧随🙌其后。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
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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
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