美联储官员隔空激辩:鲍曼要加快降息,古尔斯比呼吁谨慎
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分歧加剧!特朗普系官员鲍曼担忧美联储或已行动滞后,称若就业恶🤯化需更大力度降息;古尔斯比则表示,通胀超目标且呈现上行趋势,😅不宜激进宽松。 美联储负责监管事务的副主席鲍曼周二表示🤩,美联储在支持劳动力市场方面可能已行动滞后。若需求状况疲软、😉企业开始裁员,美联储或需加快降息步伐。 鲍曼在讲话中阐🙄明,应重点关注就业市场潜在问题,且在很大程度上无需过度担忧通😘胀风险。她指出,当前招聘放缓,“委员会已到果断、主动采取行动🚀的时刻,以应对劳动力市场活力下降及新显现的脆弱信号”。 😍 “在应对不断恶化的劳动力市场状况方面,我们很可能已处于行动👍滞后的风险中。若这种状况持续,我担心未来我们需以更快速度、更🤩大幅度调整政策,”鲍曼表示,“若需求状况无改善,企业可能不得🎉不开始裁员。” 鲍曼由特朗普任命,且被提及可能成为美联😢储主席候选人。她上周支持美联储降息25个基点的决定,这比起从😎特朗普政府休假的新任美联储理事斯蒂芬·米兰(Stephen ⭐Miran)较为谨慎,后者支持降息50个基点。 但鲍曼👏表示,对她而言,附带的货币政策声明提及“鉴于就业市场风险上升😴,未来可能进一步降息”,这一点至关重要。 “若经济如我🤔预期般发展,上周的行动应是将联邦基金利率拉回中性水平的第一步🤯,”鲍曼在向肯塔基州银行家协会(Kentucky Banke😴rs Association)发表讲话时称。 尽管最新🤯点阵图的中值预期显示,美联储今年还将再降两次25个基点,但政😘策制定者对降息路径的分歧明显。 同日,芝加哥联储主席古❤️尔斯比表示,鉴于通胀高于目标且呈上行趋势,美联储对进一步降息❤️应持谨慎态度。 “若能驱散当前的滞胀阴霾,从长远来看,😜利率或许能以渐进节奏大幅下调,”古尔斯比周二在接受CNBC采🎉访时称,“但通胀已连续四年半高于目标,且仍在上升,我认为我们💯不应在前期采取过于激进的宽松举措,需保持谨慎。” 古尔😢斯比表示,当前货币政策处于“温和限制性”状态。他补充称,芝加🤩哥联储对劳动力市场的分析显示,目前市场整体稳定——尽管招聘放🤗缓,但裁员率处于低位。 本周,逾12位美联储官员发表讲🥳话,就“在美国就业市场可能迎来拐点之际,降息速度应多快、幅度🥳应多大”展开持续辩论。通胀仍是担忧因素之一,政策制定者需找到👍一条利率路径:既能确保通胀回归2%目标,又不会对经济增长或失👏业率造成严重打击。 美联储主席鲍威尔将于周二晚些时候发🤔表讲话。周一,多名官员表示,鉴于通胀仍比目标高出近1个百分点🔥,他们对进一步降息仍持谨慎态度;米兰则称,鉴于特朗普政府的政😊策正改变人口结构、贸易及通胀动态,他会采取激进降息举措。 😀 上周,美联储将基准利率下调25个基点,这是自特朗普本届任😆期开始以来的首次降息,也标志着美联储的思路转变——更重视就业👏市场出现的潜在风险。 而早在今年7月美联储维持利率不变😘时,鲍曼与同为下任美联储主席候选人之一的美联储理事沃勒就都投😀了反对票。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
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