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

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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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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)

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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)

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