鲍威尔不仅没有失去对FOMC的控制，反而用一场被誉为从容自信😜的发布会，再次牢牢掌控美联储。 在上周的联邦公开市场委🥳员会（FOMC）会议之前，华尔街一些人曾预见到更深的分歧，认🤩为米兰可能代表着支持降息50个基点的第三张反对票。 但😢恰恰相反，理事沃勒和鲍曼在上次会议上投了反对票后，这次选择了🙄与同事们保持一致，使得米兰在11票对1票的表决中成了唯一的局❤️外人。 前纽约联储主席杜德利在上周四的一篇文章中表示，😅“鲍威尔已牢牢掌控”了联邦公开市场委员会。他补充说，那些倾向😍于维持利率不变的官员们遵从了美联储主席的意见，并同意降息。 🚀 与此同时，同为特朗普任命的鲍曼和沃勒，拒绝了特朗普要求❤️的更大幅度的降息。杜德利写道，“他们的行动展示了正直、对美联😊储使命的承诺以及维持央行独立性的重要性。” 华尔街的其😅他人也强调了这次的投票差距，特别是考虑到特朗普试图解雇美联储😂理事库克，以及他任命的米兰并未辞去其白宫经济顾问的职务。 🚀 LPL Financial的首席经济学家Jeffrey 👏Roach在上周的一份报告中表示，11比1的决定比预期的更能😅体现一致性。 Federated Hermes的高级投😁资组合经理兼政府流动性团队主管Susan Hill在一份报告😁中表示，尽管她预计来自白宫的压力将持续，但“至少目前，大多数😊人似乎都站在了鲍威尔身后，我确信这至少在一定程度上解释了他在😀新闻发布会上为何显得如此从容和自信。” 主席任期将于明🌟年5月届满的鲍威尔，似乎也在他会后的讲话中，对米兰和白宫进行😆了有力的反击。 当被问及内部有无考虑过降息50个基点时😂，鲍威尔说，这“根本没有广泛的支持”。 尽管特朗普抱怨⭐他行动太晚，但鲍威尔并不对今年大部分时间维持利率不变而后悔。🤯鲍威尔说，“我认为我们等待并观察关税、通胀和劳动力市场如何演🤩变是正确的。” 这位美联储主席同样淡化了米兰最近提到的😍、美联储应将温和的长期利率作为其第三个使命的说法。 官😁员们此前一直坚称，物价稳定和最大化就业这两个主使命将带来温和😅的长期利率这一副产品，。 “很长一段时间以来，我们都没😍有把它看作是需要独立行动的第三个使命，”鲍威尔上周说。“所以😘情况就是这样。就我而言，没有任何想法考虑我们以某种不同的方式👍将其纳入其中。” 就米兰而言，他上周五告诉CNBC，在⭐谈到美联储的三个使命时，他只是在指出法律中的规定。 他😊还承认在自己的第一次会议上是局外人，但表示在随后的会议上，他👏将有更多时间来陈述自己的理由。 在加入本届政府前，米兰😀曾呼吁对美联储进行削弱其独立性的改革，并表示其共识驱动的方法😊应让位于更激烈的辩论。 但当被问及他的第一次FOMC会👏议，米兰描述了美联储内部的热情。他说： “每个人都非常🤯热情、非常友善、非常亲切，包括库克理事，这是一个非常和睦的环👍境，每个人都对我很好，我对此非常感激。”返回搜狐，查看更多

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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