参议院投票仍未破局，两党互相甩锅，政府停摆陷入死循环...... 周三，参议院再次否决了共和党与民主党各自提出的旨在结束政府停摆的拨款提案。此次政府停摆已进入第八天，目前仍无任何达成解决方案的迹象。 参议院以54票赞成、45票反对的结果，未通过共和党主导的临时拨款法案——该法案本可使政府获得资金支持至11月下旬。美东时间中午12点50分左右，民主党支持的短期拨款法案也以47票赞成、52票反对的结果未获通过。 此前投票中曾支持共和党的三位民主党党团参议员——宾夕法尼亚州的约翰·费特曼（John Fetterman）、内华达州的凯瑟琳·科尔特斯·马斯托（Catherine Cortez Masto），以及缅因州的安格斯·金（Angus King）（党团中仅有的两位独立参议员之一）——在周三的投票中再次倒向共和党。 肯塔基州共和党参议员兰德·保罗（Rand Paul）则再次与民主党一同投票，反对共和党提出的法案。得克萨斯州共和党参议员特德·克鲁兹（Ted Cruz）未参与投票。 共和党和民主党的临时拨款法案在此前五次投票中均未通过。两党领导人都将10月1日开始的政府停摆归咎于对方。 在国会参众两院均占据微弱多数的共和党，希望通过一项短期法案，为美国联邦政府提供支持其运转至11月21日的资金。 众议院共和党提出的法案还包含为议员增加安保资金的条款——此前查理·柯克（Charlie Kirk）遇刺身亡，促使该条款被纳入。 民主党的法案则包含超过1万亿美元的额外医疗保健资金，其中包括延长《平价医疗法案》（Affordable Care Act）强化补贴的期限——该补贴原定于今年年底到期。 “共和党人之所以让政府停摆，是因为他们拒绝解决美国医疗保健领域的危机。”投票开始前，纽约州民主党参议员、参议院少数党领袖查克·舒默（Chuck Schumer）表示。 据《潘趣碗新闻》（Punchbowl News）报道，缅因州共和党参议员苏珊·柯林斯（Susan Collins）提出了一项可能结束停摆的“折中方案”，其中包括共和党承诺就《平价医疗法案》税收抵免强化相关协议展开协商。 但她的提案——建议在政府重新运作后再就《平价医疗法案》补贴延期进行磋商——在周三并未说服任何民主党议员。 根据参议院需60票才能打破冗长辩论（阻挠议事）的规则，共和党目前需获得民主党党团约8名参议员的支持，才能使其短期拨款法案获得通过。 美国总统特朗普及其共和党同僚在很大程度上拒绝与民主党谈判，并指责民主党以政府为“人质”进行要挟。 “民主党的拨款提案无法在参议院通过，也无法在众议院通过，总统也不会签署使其成为法律。”在舒默发言后，南达科他州共和党参议员、参议院多数党领袖约翰·图恩（John Thune）在参议院发言时表示。 白宫还发出警告，若政府停摆持续更长时间，联邦政府工作人员将面临解雇，且停薪休假的员工可能无法获得补发工资。 但路易斯安那州共和党众议员、众议院议长迈克·约翰逊（Mike Johnson）周三表示，他认为根据联邦法律，停薪休假的员工复工后必须获得工资补发。返回搜狐，查看更多

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多