风向变了？作为接替鲍威尔的热门人选之一，哈塞特周四出人意料地😍发表了与特朗普截然不同且更为温和的言论，这是想赢得市场信任？🙌 白宫国家经济委员会主任哈塞特对美联储周四降息25个基😡点的决定表示了认可，尽管此前美国总统特朗普及其盟友一直施压要😜求采取更大幅度的行动。 在周四接受采访时，哈塞特指出，😢本届政府以及新任美联储理事米兰一直都在推动更大幅度的降息。米😂兰目前正从其经济顾问委员会主席的职位上休假，他在会议上曾推动🎉降息50个基点，但在联邦公开市场委员会中以11票对1票被否决🥳。 然而，哈塞特并未对委员会的决定提出批评。 “👏底线是，那种缓慢而稳定地朝着一个目标前进，同时观察数据变化的🥳，才是审慎的政策，”他在说。“所以我知道我的同事米兰想降50😘个基点，但我认为25个基点是一个相当广泛的共识，我认为这是朝🤗着更低利率的正确方向迈出的良好第一步。” 哈塞特还表示❤️，他认为米兰的分析是“发自内心的——不依赖于来自白宫的任何党😊派影响。”他还说，米兰“将成为一名独立的美联储理事。” 🤔 提名米兰担任该职位的特朗普尚未对美联储的决定发表评论。 😊 过去，特朗普曾对美联储发起猛烈抨击，给主席鲍威尔起了个“👏太迟先生”的绰号，并呼吁进行迅速而激进的降息。特朗普曾暗示，😊基准的联邦基金利率应降低3个百分点，这一立场并未在最新发布的⭐FOMC对未来政策路径的更新预测中得到体现。 哈塞特指😢出，美国第三季度经济增长强劲，趋势超过3%，这种情况通常不支🤩持降低利率，尤其是在通胀率仍高于美联储2%目标的情况下。 😎 然而，特朗普曾表示，需要降息来支持陷入困境的美国房地产市😁场，并帮助管理国家37万亿美元债务的融资成本。 哈塞特❤️说，评估当前各种经济变量并决定进行渐进式降息，是一个恰当的举😜动。他的名字也曾出现在特朗普挑选明年接替鲍威尔担任美联储主席🙄的候选人短名单上。哈塞特说： “我认为，对美联储来说，🤔审视所有模型，听取各种不同意见，然后决定‘在一个通胀正在减速😉但仍高于目标的经济体中，我们究竟该怎么做？’是更为审慎的做法💯，他们在这个决定中做出了折中选择，我认为那可能是一个相当审慎🤩的决定。”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)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

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)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

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)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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