美国贸易代表办公室最快本周征询公众意见。特朗普盟友预计美方将😘推动贸易伙伴提高汽车中的美国本土成分，墨西哥经济部长预警谈判😊不易。 据《华尔街日报》报道，美国正准备启动其最大自由😘贸易协定——《美墨加协定》（USMCA）的重新谈判。 🙌未来一个月内，美国贸易代表办公室将就重新谈判该协定进行公众咨😴询。根据2020年实施该协定的法律规定，咨询必须在10月4日😢前完成。知情人士透露，面向企业与工会的意见征询请求最快本周就❤️可能发布，不过此前特朗普政府团队曾向相关方暗示意见征询请求即😁将开始，最终却推迟了发布时间。 此次公众咨询的启动，将😉是这场大概率持续数月的重谈进程中的首个官方行动。USMCA由😡特朗普于2020年签署，协定包含强制性六年审查条款。在发布意😴见征询请求后，美国政府需至少举行一次公开听证会，并在2026🙄年1月向国会提交协定相关简报，随后需在2026年7月1日前召😅开首次美墨加三方官方审查会议。 USMCA曾被吹捧为特💯朗普第一任期的核心贸易成就之一。该协定取代了1992年生效的😀《北美自由贸易协定》（NAFTA）——特朗普在竞选期间曾抨击😂NAFTA导致美国工厂和就业岗位流向贸易伙伴国，尤其是墨西哥🔥。 尽管如此，特朗普在第二任期却对USMCA造成了冲击😘：他先是以毒品走私问题为由，对加拿大和墨西哥加征高额关税，后🤔又部分削减。今年1月《华尔街日报》报道称，特朗普在连任后不久⭐便对加墨两国加征25%关税，随后对符合USMCA规则的商品予😍以豁免；此举部分目的是为了最大化美国在重谈中的筹码，推动谈判😘更快取得进展。 墨西哥和加拿大是美国前两大贸易伙伴，汽😎车制造等众多行业已构建起复杂的北美大陆供应链，而特朗普的关税👏政策已对这些供应链造成干扰。尽管符合USMCA规则的商品可豁🔥免关税，但两国间仍有大量贸易活动暴露在关税风险之下。 🚀美国贸易代表办公室拒绝置评，白宫也未回应置评请求。 加😀拿大总理马克·卡尼（Mark Carney）周一晚间与特朗普🎉举行会谈，双方讨论了贸易等议题。卡尼周三表示，两国“正取得进👍展”。 除了以芬太尼走私为由加征的关税外，美国还对加拿🙌大的钢铁、铝、汽车和木材等行业产品加征了关税。加拿大正试图推😅动部分关税减免，但卡尼表示，他预计短期内不会达成相关协议。不😴过卡尼指出，由于美墨加三国间大量贸易活动受USMCA覆盖，因😘此仍有很大一部分贸易可豁免关税。 在公众咨询即将启动之🤯际，美国国务卿马科斯·鲁比奥（Marco Rubio）周三与😅墨西哥总统克劳迪娅·辛鲍姆（Claudia Sheinbau😂m）举行了会面。在墨西哥城市中心华丽的国家宫（Nationa🤯l Palace），跨境安全协作是此次会谈的核心议题。 🤯 外界普遍认为，在贸易领域达成更广泛协议前，美墨需先就安全问⭐题达成共识——这是美国推进“禁毒运动”的关键。此前特朗普曾威🙌胁，若申鲍姆政府不加大禁毒力度，将对墨西哥商品加征惩罚性关税😴。 鲁比奥强调了墨西哥与美国政府合作的意愿及实际协作行🤔动。墨西哥是美国最大的贸易伙伴，其约80%的出口商品流向美国🎉。 今年8月，特朗普同意将对墨西哥商品的现有关税延长9😂0天，理由是“与墨西哥达成协议的复杂性，与其他国家存在一定差😅异”。此次延长关税涵盖汽车、钢铁和铝产品，但符合USMCA内😀容规则的其他商品不在此列。 特朗普的盟友、俄亥俄州共和🤯党参议员伯尼·莫雷诺（Bernie Moreno）表示，他预🌟计美国政府将推动提高多种商品（尤其是汽车）中的美国本土成分占🤗比的要求。 “必须大幅提高美国本土成分占比，汽车行业尤😂其如此，”莫雷诺周四在参议院外表示，“事实上，我与墨西哥领导🔥层讨论的议题之一就是，双方需认识到，未来在墨西哥生产、最终销😎往美国的汽车数量，将会大幅减少。” 美国贸易代表办公室😀表示，美墨贸易间还存在其他壁垒，包括墨西哥能源政策偏袒国有企🙌业、电信市场缺乏公平竞争环境、对美国玉米和棉花进口实施限制，🔥以及版权保护力度不足等问题。 墨西哥经济部长马塞洛·埃😍布拉德（Marcelo Ebrard）周三在与美国贸易和商务😀官员会面后表示：“我能预见到，未来几个月对USMCA的审查不😎会轻松。但为了保持竞争力，我们彼此需要对方。”返回搜狐，查看😜更多

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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