哈塞特“点赞”美联储:降息25个基点是“审慎之举”!
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风向变了?作为接替鲍威尔的热门人选之一,哈塞特周四出人意料地😴发表了与特朗普截然不同且更为温和的言论,这是想赢得市场信任?😘 白宫国家经济委员会主任哈塞特对美联储周四降息25个基🔥点的决定表示了认可,尽管此前美国总统特朗普及其盟友一直施压要🚀求采取更大幅度的行动。 在周四接受采访时,哈塞特指出,😁本届政府以及新任美联储理事米兰一直都在推动更大幅度的降息。米🌟兰目前正从其经济顾问委员会主席的职位上休假,他在会议上曾推动🔥降息50个基点,但在联邦公开市场委员会中以11票对1票被否决😅。 然而,哈塞特并未对委员会的决定提出批评。 “😎底线是,那种缓慢而稳定地朝着一个目标前进,同时观察数据变化的😎,才是审慎的政策,”他在说。“所以我知道我的同事米兰想降50🤩个基点,但我认为25个基点是一个相当广泛的共识,我认为这是朝🙌着更低利率的正确方向迈出的良好第一步。” 哈塞特还表示🙄,他认为米兰的分析是“发自内心的——不依赖于来自白宫的任何党🤯派影响。”他还说,米兰“将成为一名独立的美联储理事。” 😆 提名米兰担任该职位的特朗普尚未对美联储的决定发表评论。 😎 过去,特朗普曾对美联储发起猛烈抨击,给主席鲍威尔起了个“🎉太迟先生”的绰号,并呼吁进行迅速而激进的降息。特朗普曾暗示,😉基准的联邦基金利率应降低3个百分点,这一立场并未在最新发布的😉FOMC对未来政策路径的更新预测中得到体现。 哈塞特指😉出,美国第三季度经济增长强劲,趋势超过3%,这种情况通常不支❤️持降低利率,尤其是在通胀率仍高于美联储2%目标的情况下。 🤯 然而,特朗普曾表示,需要降息来支持陷入困境的美国房地产市😎场,并帮助管理国家37万亿美元债务的融资成本。 哈塞特🎉说,评估当前各种经济变量并决定进行渐进式降息,是一个恰当的举👏动。他的名字也曾出现在特朗普挑选明年接替鲍威尔担任美联储主席😴的候选人短名单上。哈塞特说: “我认为,对美联储来说,😂审视所有模型,听取各种不同意见,然后决定‘在一个通胀正在减速🤩但仍高于目标的经济体中,我们究竟该怎么做?’是更为审慎的做法🔥,他们在这个决定中做出了折中选择,我认为那可能是一个相当审慎😡的决定。”返回搜狐,查看更多
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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)
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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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