美联储“三把手”、纽约联邦储备银行行长威廉姆斯明确表态，支持😡在今年内进一步下调利率，以应对劳动力市场可能出现的急剧放缓风😴险。 周四，威廉姆斯表示：“劳动力市场进一步放缓的风险😊是我非常关注的事情。”他认为，如果经济如预期发展——通胀率升🤗至3%左右，失业率微升至当前4.3%以上——他将支持“今年降👏息”。 他还表示，并不认为美国经济处于衰退的边缘。通胀😅前景不像今年早些时候那么可怕。劳动力市场疲软将有助于抑制通胀😀。 威廉姆斯的言论呼应了市场的普遍预期。联邦基金期货的😀定价显示，投资者预计美联储将在今年余下的两次会议（10月和1🔥2月）中再次降息。今晚20:30，鲍威尔在美联储理事会主办的😂社区银行会议上有一场开场录播讲话，届时可能将会释放有关美国经❤️济的信号。 就业市场渐进降温引发政策调整考量 威😎廉姆斯详细阐述了美联储对当前就业市场状况的评估。他表示，过去🚀一年来劳动力市场呈现渐进式降温趋势，虽然失业率仅上升了几个十❤️分之一个百分点，但职位空缺持续下降，离职率也降至较低水平。 🌟 "我们看到就业市场在过去一年中逐步降温，但这种降温并未👍引发对即将陷入衰退或急剧放缓的担忧，"威廉姆斯说。他表示，9😎月份的最新指标显示，整体就业市场继续温和降温，没有显示出加速⭐恶化的迹象。 威廉姆斯特别关注就业增长放缓的原因，承认😢很难区分这是由于对新员工需求减少还是可用劳动力供应下降所致。❤️他提到，劳动力供应增长放缓主要源于移民减少和驱逐出境，但劳动🤗力需求也存在抑制因素。 通胀压力有所缓解但仍需保持警惕🎉 在通胀方面，威廉姆斯认为关税确实推高了进口商品价格，🤔对整体通胀产生了直接影响，但这种影响比此前预期的要小且更加分👏散。他估计关税使通胀率提高了0.25至0.5个百分点。 😘 "关税的整体水平已经稳定在较高水平，但我认为这消除了一些通😘胀的上行风险，"威廉姆斯表示，基础通胀似乎正在逐步向2%的目🎉标靠近，住房成本的改善尤为明显。 威廉姆斯强调，他没有🙌看到关税对通胀产生二轮效应或放大效应的迹象。通胀预期保持稳定🤩，供应链指标也基本处于正常水平。他认为，随着劳动力市场不再增😢加通胀压力且工资增长放缓，这将有助于降低服务业通胀。 😀货币政策立场仍适度紧缩 威廉姆斯表示，尽管失业率相对较😢低、消费稳定、金融条件宽松，但货币政策仍然适度紧缩： 😍"当我思考货币政策立场以及它是否具有紧缩性时——我仍然认为它😅是适度紧缩的——我将其视为经济相对于我们最大就业和价格稳定目👍标的表现。" 他指出，虽然通胀仍高于目标，但过去一年基😎础通胀向目标靠近的趋势表明，货币政策总体上对通胀产生了下行压😆力。威廉姆斯认为，继续适度降温的就业市场和通胀上行风险的减少👍，支持了美联储在最近会议上调整政策的决定。 威廉姆斯表😊示支持今年进一步降息，但强调这将取决于经济数据的演变。他的基😀准预期是通胀将小幅上升至3%左右，失业率将逐步小幅上升。 😁 坚持美联储独立性承诺 面对外界对美联储独立性的质疑😎，威廉姆斯维护央行独立的立场。他强调，30多年的美联储工作经😊历让他深刻理解独立央行的重要性。 "我们从经验中看到，😀独立的央行更能实现人民和政府希望实现的目标。这就是为什么世界🎉各国都赋予其央行行动独立权来履行职责，同时对民选官员负责。"🔥 他重申，美联储的所有工作人员都承担着维护独立联邦储备😴体系的责任，专注于相对狭窄但极其重要的工作——帮助引导经济实😢现最大就业和价格稳定。威廉姆斯强调，美联储的决策完全基于数据😘分析，而非政治考量。 当被问及是否会继续任职至2028😜年时，威廉姆斯明确表示： "是的，只要我被允许，我就会😅继续留任。"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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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)

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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