特朗普提名的激进“亲信”即将接受参议院的确认听证会，这不仅是🌟对共和党参议员的一次忠诚度大考验，更是特朗普“改造”美联储的😢关键一步。 美国总统特朗普改造美联储的运动将于周四取得😡进展，届时参议院将就他提名的一位亲密顾问担任美联储理事一事，😎举行一场加速的确认听证会。 参议院银行委员会对米兰任命🤯的审查，将首次让外界深入观察，知名的共和党参议员们将如何在对😘独立央行的长期支持与对本党领袖的忠诚之间取得平衡。特朗普已公⭐开誓言要很快在美联储获得多数席位并降低利率。 目前还没⭐有共和党参议员暗示他们会冒着与特朗普决裂的风险反对这一提名。🤯 民主党人私下承认，该委员会的时间表可能使他们无法将确🔥认投票推迟足够长的时间，来阻止米兰参加9月中旬一次关键的货币😊政策会议，外界已普遍预计美联储将在那次会议上进行自去年12月🎉以来的首次降息。 该小组关于米兰的辩论，正值特朗普试图😉解雇美联储理事库克的背景下展开。特朗普提名米兰填补因库格勒提😅前离任而空出的美联储理事席位。 库克上周已提起诉讼，寻🥳求法院裁决以阻止特朗普。 特朗普针对库克的举动以及他更😎广泛地试图影响美联储的行动，已激怒了像伊丽莎白·沃伦这样的民👏主党人，她称之为“威权式的权力攫取”。 沃伦和委员会的👍其他民主党人在上周发布的一封信中辩称，除非特朗普放弃他们所谓🔥的“前所未有的破坏其独立性的企图”，否则该小组不应让任何特朗😢普的美联储提名人选过关。 然而，他们需要该小组共和党人😴的帮助，其中一些人曾对特朗普无数次攻击美联储主席鲍威尔的行为👍表示过反对。 路易斯安那州的共和党参议员John Ke🌟nnedy曾赞扬鲍威尔在没有引发衰退的情况下降低了通胀，并以🤔土耳其的通胀为例，作为货币政策由政治家控制会发生什么的警示。🔥 Kennedy说，“我计划就提名人对美联储独立性的看😂法，以及这到底是好事还是坏事，向他提问。” 南达科他州👍的Mike Rounds在周二晚间与米兰会面前表示，他期待支😊持米兰，但表示他希望确保米兰理解美联储独立性对美元和美国国债🙌信心的重要性。他说，“人们必须对国债市场和债券市场有信心。”😀 另一位委员会成员，北卡罗来纳州的Thom Tilli😍s也不寻求对美联储进行激进的改革，另外，他因为不竞选连任而拥😊有一些“政治自由”。 今年早些时候，米兰以53票赞成、😁46票反对的结果获得共和党一致支持，被任命为现任白宫官员。鉴😍于特朗普在共和党基本盘中依然拥有压倒性支持，若要阻止米兰出任💯美联储理事，必须要有四名共和党人反对。 米兰已驳斥了一🙄些美联储决策者关于特朗普政府关税可能重燃通胀的担忧，并呼吁降🥳低利率，这与特朗普的愿望一致。 在2024年的一篇论文😂中，他还提出了更多会损害美联储独立性的激进改革建议。其中包括🥳缩短理事的任期，规定这些理事“按美国总统的意愿”任职，以及将🤗央行置于国会的预算拨款之下。 特朗普曾考虑过任命米兰担😊任一个长期的理事会席位，特别是如果法院批准解雇库克，后者的席😅位将于2038年到期。 在米兰填补的短期空缺之后，库格😊勒席位的下一个任期将再持续14年。 米兰的提名之争也正😁值本月共和党领导人更广泛地推动加速特朗普提名人选的背景下。参⭐议院二号共和党人约翰·巴拉索（John Barrasso）正🙌推动修改规则，以绕过民主党对提名人选的大规模拖延。 即🤔使不修改规则，民主党在听证会后也只能短暂拖延几天的时间。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