时隔9个月，美联储重启降息。 北京时间9月18日凌晨，美联储最新的议息决议将联邦基金利率的目标区间下调25个基点至4%-4.25%，符合市场预期。 一年前，2024年9月，美联储启动了四年多来的首次降息，分别在2024年9月、11月、12月降息50个基点、25个基点、25个基点。进入2025年，美联储连续5次会议维持利率不变，直至本次会议重启降息。 美联储在声明中表示，近期指标表明，就业增长放缓，失业率小幅上升，但仍保持在低位。通胀上升，且保持了一定程度的高企。为支持其目标，同时考虑到风险转换到平衡，委员会决定将联邦基金利率的目标区间下调25个基点至4%-4.25%。 与7月议息声明相比，本次声明对就业市场的判断由“失业率依然较低，劳动力市场状况保持良好”转变为“就业增长放缓，失业率小幅上升，但仍保持在低位”，同时新增“通胀上升”的表述。在下调利率区间时，强调考虑到了“风险转换的平衡”。在描述调整目标区间的条件时，删去了“幅度和时机”的表述。 声明表示，在评估合适的货币政策立场时，委员会将继续监控未来的经济数据的影响。如果风险的发生会阻碍达成委员会的双重目标，委员会会为调整适当的货币政策立场做好准备。委员会的评估将考虑到大量信息，包括劳动力市场指标、通胀压力和通胀预期指标、金融和国际形势发展的数据等。 本次会议共有1票反对，为新任美联储理事米兰（Stephen I. Miran），他倾向于在本次会议上降息50个基点。在上个月投出反对票的鲍曼（Michelle W. Bowman）和沃勒（Christopher J. Waller）投票赞成了本次会议，7月他们便倾向于降息25个基点。米兰被认为是特朗普政府经济议程的关键设计者，鲍曼和沃勒则是由现任美国总统特朗普提名的理事。美联储7名理事中，上述3人由特朗普提名，剩余4人由民主党政府提名。 以下是9月声明全文与7月声明的比较： （删去7月原文：尽管净出口的波动继续影响着数据，）最近的指标表明，今年上半年经济活动的增长有所放缓。就业增长放缓，失业率小幅上升，但仍保持在低位（7月原文：失业率依然较低，劳动力市场状况保持良好）。通胀上升（本月新增），且保持了一定程度的高企。 委员会力图在长期内达成最大就业和2%的通胀目标。关于经济前景的不确定性仍处于高位。委员会注意到其双重任务面临的双面风险，并判断就业下行的风险已经上升（本月新增）。 为支持其目标，同时考虑到风险转换的平衡（本月新增），委员会决定将联邦基金利率的目标区间下调0.25个百分点至4%-4.25%（7月原文：维持在4.25%-4.5%）。在考虑对联邦基金利率目标区间（删去7月原文：的幅度和时机）进一步调整时，委员会将仔细评估未来的数据、不断变化的前景和风险平衡。委员会将继续减持美国国债、机构债券和机构抵押贷款支持证券。委员会坚定地致力于支持最大限度的就业，以及将通胀恢复至2%这一目标。 在评估合适的货币政策立场时，委员会将继续监控未来的经济数据的影响。如果风险的发生会阻碍达成委员会的双重目标，委员会会为调整适当的货币政策立场做好准备。委员会的评估将考虑到大量信息，包括劳动力市场指标、通胀压力和通胀预期指标、金融和国际形势发展的数据等。 投票赞成者包括：FOMC委员会主席（美联储主席）鲍威尔（Jerome H. Powell, Chairman）；委员会副主席（纽约联储主席）威廉姆斯（John C. Williams，Vice Chairman）；（美联储理事）Michael S. Barr；[本月新增：（美联储理事）Michelle W. Bowman」]；（波士顿联储主席）Susan M. Collins；（美联储理事）Lisa D. Cook；（芝加哥联储主席）Austan D. Goolsbee；(美联储理事）Philip N. Jefferson；（圣路易斯联储主席）Alberto G. Musalem； （堪萨斯城联储主席）Jeffrey R. Schmid；[本月新增：（美联储理事）Christopher J. Waller]；投票反对这一行动的有米兰（Stephen I. Miran）[7月原文：鲍曼（Michelle W. Bowman）和沃勒（Christopher J. Waller）]，他倾向于在本次会议上降息0.5个百分点（7月原文：0.25个百分点）。[删去7月原文：库格勒（Adriana D. Kugler）缺席，并未参与投票]。返回搜狐，查看更多

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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)

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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