前美联储“三把手”表示，比起降息前景，美联储更具长期重要性的🚀任务是对其货币政策框架进行更大力度的改革。为了抵御特朗普政治😆压力而采取保守姿态将是错误的。 尽管面临美国总统特朗普😜不断升级的攻击，美联储主席鲍威尔在负责任地管理美国利率方面表😁现出色。不过，在美联储更广泛的货币政策思路上，他仍有改进空间😅。 在上周的杰克逊霍尔经济政策研讨会上，鲍威尔释放了明😎确信号：美联储9月政策会议将考虑把短期利率下调25个基点。他🎉指出，鉴于当前货币政策仍处于“限制性区间”，且劳动力市场走弱🚀风险可能“快速”显现，同时通胀预期足够稳定，能够应对关税引发🤗的短期物价上涨，因此宽松政策“可能”是合适的。市场对此的反应👏是，将9月降息概率上调至近90%——不过最终结果仍很大程度上❤️取决于下一轮就业数据。 更具长期重要性的是，美联储在此😆次研讨会上同步发布的、对整体货币政策框架的修订内容。这些修订😆在很大程度上逆转了上一轮框架调整的方向。 2021至2😂022年新冠疫情期间，美联储未能控制住通胀，原因之一正是上一😂轮框架调整。上一轮框架是在长期低通胀背景下通过的，它鼓励通胀🤩突破2%目标以弥补过往通胀低于目标的缺口，并将充分就业置于优👏先地位，这导致政策制定者即便在失业率降至不可持续水平、消费者🚀物价同比涨幅超5%时，仍将利率维持在零水平。 如今，美😢联储已回归“对称性平均通胀目标制”：通胀高于目标与低于目标的😉情况将得到同等对待。美联储将寻求维持“与物价稳定相符的最高就😂业水平”，而非消除就业“缺口”或确保就业“广泛且具包容性”。👏 正如鲍威尔所言，防止短期利率陷入零下限“仍是潜在担忧🎉”，但不再是“我们的首要关注点”。背后原因是，“中性”利率（😡既不抑制也不刺激增长的利率）已上升，为美联储提供了更大的降息🥳空间。 就目前而言，这些调整值得肯定。它们恢复了美联储🔥在通胀有突破2%目标风险时先发制人的能力，也合理地让就业与物❤️价稳定目标处于更平等的地位。但这些调整未能完全解决美联储实施😀货币政策过程中的一些关键缺陷。 具体而言，美联储需要建😢立一个成本收益框架，以指导其量化宽松（QT）工具的使用。20🔥20至2022年美联储量化宽松计划的成本，按放弃支付给美国财😂政部的利息计算，将超过5000亿美元。此外，美联储还应更好地🤔区分两类大规模资产购买：一类是为恢复市场功能而进行的购买，另😍一类是在利率触及零下限后为提供额外货币政策刺激而进行的购买。👏 除此之外，美联储需要改进对经济前景及其潜在应对措施的🤯沟通方式。每两次政策会议发布一次的《经济预测摘要》（SEP）😁，过度强调了官员们的基准预测。从利率预测中，人们无法判断分歧🥳是源于对经济前景的不同看法，还是源于对“美联储应如何应对特定🚀经济环境”的意见不一。美联储不应只做边缘调整，而应转向发布包😜含替代情景的详细工作人员预测。这正是欧洲央行采用的策略，且其😢成员同样数量众多、地域分布广泛。 考虑到特朗普政府施加😆的极端政治压力，美联储可能倾向于采取保守姿态、减少改革力度—🤩—以避免默认此前框架存在缺陷。但这将是一个错误。要维护独立性😎，美联储应努力打造尽可能有效、全面的货币政策框架。随着世界与😎金融体系结构的演变，美联储也需与时俱进。 以上观点来自😢前纽约联储主席杜德利（Bill Dudley）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