美国政府停摆!80万雇员恐被停薪,周五非农报告大概率“难产”
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经济学家预计,此次停摆更接近2013年的情况,当时长达16天👍的资金断裂导致年化增长率下降高达0.6%。加之特朗普威胁大规🤯模解雇联邦雇员,经济面临的冲击可能更为严峻。 因民主党💯与共和党未能就短期支出计划达成协议,美国联邦政府于美东时间周👏三凌晨0点01分正式停摆。 政府停摆会通过多种方式对经🤩济造成冲击,从数十万联邦雇员无法按时领薪,到关键经济指标发布⭐延迟,影响范围广泛。但停摆持续时间是关键——时间越长,对经济🤗增长以及依赖联邦政府日常运作的企业业务造成的打击就越大。 🤗 此次政府停摆正值美国劳动力市场的敏感时期:整个夏季,美国👏就业增长陷入停滞。由于政府数据部门人员停工,本周五原定发布的🥳9月非农就业报告大概率无法按时出炉,经济学家与投资者将失去这😀一重要参考指标。 联邦雇员将面临何种处境? 政府🔥停摆通常会迅速导致联邦雇员被迫休假(无薪),薪资需等到政府重🤩启后才能补发。对经济而言,核心问题在于:有多少雇员会被迫停工😀?停工将持续多久?美国行政管理和预算局(OMB)会确定哪些雇🥳员属于“豁免停工”类别——这类人员因承担紧急或必要工作需继续🚀在岗,但同样无法获得即时薪资。 美国政府问责局(GAO🤯)数据显示,上一次停摆发生在2018年底至2019年初,持续🔥34天,期间34万名雇员被迫休假。不过那次属于“部分停摆”,👏因为国会此前已通过部分支出法案,数十万雇员得以继续工作并正常❤️领薪。 而本次停摆情况更接近12年前的情况:经济学家预😀计,将有超过80万名雇员被迫休假。即便继续在岗的联邦雇员(如😊军人),薪资发放也将延迟。 特朗普政府还威胁称,若资金😍断裂,将大规模解雇联邦雇员——这让本就经历了数月裁员、机构重🙄组与重新雇佣的联邦员工雪上加霜。参议院少数党领袖查克·舒默(😍Chuck Schumer)表示,OMB的这一计划是“试图恐😍吓”,并质疑此类解雇行为能否通过法庭合法性审查。 周五😘的非农就业报告会受何影响? 美国劳工统计局(BLS)表🎉示,停摆期间不会发布或收集任何经济数据,这意味着本周五的月度❤️非农就业报告“命运未卜”。10月中旬原定发布的劳工部月度通胀😁报告,也可能因停摆持续时间而受到影响。 经济数据延迟发💯布将让市场焦点转向其他替代数据,例如周三即将发布的薪资处理公😊司ADP月度私营部门就业报告。由各州负责收集的周度首次申领失🚀业救济金数据预计不会中断。此外,美联储发布的月度工业生产报告🎉等数据将正常发布,因为美联储资金并非由国会拨款。 延迟😜的报告将在政府重启后,待数据整理完成再发布,但数据质量可能受😂损。通胀报告受影响尤为明显——因为劳工部依赖的“实地物价核查🥳人员”(负责监测商店货架等场景物价)将被迫休假。 私营😊企业会受到哪些冲击? 展开全文 依赖联邦政府日常👍运作的企业可能面临业务流失或关键审批延迟。例如2013年政府🤔停摆期间,国防承包商洛克希德·马丁公司(Lockheed M🙄artin)被迫让3000名雇员休假,这些员工要么在政府设施🤩内工作,要么依赖政府检查员完成工作流程。 当时,联邦政🤗府还暂停了多项业务:联邦土地钻探许可发放、啤酒/葡萄酒/烈酒😉出口认证,以及向小企业、房主和开发商提供的贷款审批。与政府签🙌订合同的小企业因无法收到付款,不得不临时裁员并缩减运营规模。😀 美国经济顾问委员会(Council of Econo🔥mic Advisers)估算,2013年政府停摆最终导致私😘营部门就业增长减少约12万个岗位。停摆还会影响生命科学行业—🎉—科研拨款延迟发放、美国食品药品监督管理局(FDA)审查流程👏停滞,均会对行业造成冲击。 经济增长将受到何影响? ⭐ 停摆会导致政府支出减少、项目暂停,进而抑制经济活动。此外👍,未领到薪资的联邦雇员在薪资恢复前,消费意愿会显著下降;对机😅场延误、国家公园关闭的担忧,也可能抑制民众出行计划。 👍美国国会预算办公室(CBO)估算,2018-2019年那次持❤️续34天的部分停摆,导致2019年一季度实际国内生产总值(G😅DP)年化增长率下降0.4%。美国行政管理和预算局(OMB)😎报告显示,本次全面停摆的影响可能更接近2013年——当时16😊天的资金断裂导致年化增长率下降高达0.6%。 经济学家🤯表示,通常情况下,政府重启后,经济会弥补停摆期间损失的增长。😴但此次特殊之处在于:特朗普威胁大规模解雇联邦雇员,这可能留下😎更持久的影响——被迫休假的雇员会因担忧未来收入而谨慎消费,甚🤗至可能导致就业岗位永久性减少。 旅游业与出行将受何影响🤯? 美国旅游协会(U.S. Travel Associ😂ation)上周在致国会领导层的信中警告,停摆期间旅游业每周🌟可能损失10亿美元。 根据美国国土安全部(DHS)与交😴通部发布的预案,美国运输安全管理局(TSA)雇员与空中交通管🤩制员将“无薪上岗”。但以往停摆案例显示,此类安排仍会引发问题😂:2019年停摆期间,大量TSA工作人员请假,导致部分机场安🙌检通道关闭、航班延误。 截至美东时间周二晚间,美国国家🎉公园管理局(NPS)根据新应急预案,计划维持公园道路、步道与🚀纪念碑的基本开放。收取门票的公园将动用门票收入余额,保障垃圾🙌清理、卫生间维护等游客服务。 美国国家公园保护协会(N🔥ational Parks Conservation Ass👏ociation)9月23日表示,今年以来NPS永久员工已减🤔少至少24%。上周,已退休的公园负责人联名呼吁内政部在停摆期😜间关闭公园,以防止设施损坏与破坏行为。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
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)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
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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
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