一位明年拥有美联储货币政策委员会FOMC投票权的官员本周一再😁强调面临通胀风险，最新表态呼吁谨慎降息。 美东时间10🤯月2日周四，达拉斯联储主席洛根（Lorie Logan）表示🤔，对待进一步降息，美联储必须“格外谨慎”，因为通胀仍高于联储😡的目标水平，而且呈上升趋势。她在得克萨斯大学奥斯汀分校商学院⭐研究生院的发表讲话时说： "我们对未来的降息措施必须格😴外谨慎，确保政策调整得当，避免过度宽松，最终不得不收紧政策，🤗那将会给稳定物价带来极大的困难。" "我们对未来的降息🤔措施必须格外谨慎，确保政策调整得当，避免过度宽松，最终不得不🤗收紧政策，那将会给稳定物价带来极大的困难。" 洛根认为🤔，当前美国的通胀“高于我们2%的目标”，并预计，特朗普政府的👏关税将在未来几个月推高通胀。 洛根表示，上月美联储的降🤗息决策为防范劳动力市场急剧恶化提供了适当的保险。媒体指出，洛😀根在讲话中暗示，她可能不会支持美联储本月末的FOMC会议再次😜降息。洛根说，目前的货币政策“看起来并未超过适度限制性”，鉴😉于美联储仍需抑制通胀，这种政策立场是合适的。 同在周四😡，今年有FOMC会议投票权的芝加哥联储主席古尔斯比（Aust🙄an Goolsbee）重申了对近期服务业通胀回升的担忧，称🎉美国政府关门期间缺乏官方数据尤其是通胀数据，这将导致美联储缺🔥少制定利率路径的数据支撑。 古尔斯比形容，如果政府关门🔥期间没有披露经济数据，联储将“像无头苍蝇一样”，并表示，众多😍指标暗示，就业市场在一定程度上是平稳的。希望对过度靠前发力降🤯息保持谨慎态度。 洛根和古尔斯比的表态强化了美联储内部🎉对降息步伐存在分歧的预期，并可能影响市场对年内进一步宽松政策😆的定价。 实现通胀目标可能需要劳动力市场进一步放缓 😆 洛根讲话前两天，她刚刚阐述了个人立场，提到达到通胀目标可⭐能需要付出更大的代价。 本周二在达拉斯联储活动的讲话中🙄，洛根表示，美国劳动力市场可能需要进一步疲软，美联储才能实现🤗2%的通胀目标。她说： "要彻底恢复价格稳定，劳动力市😉场进一步放缓可能是必需的。" "要彻底恢复价格稳定，劳🔥动力市场进一步放缓可能是必需的。" 洛根当时指出，即使👏不考虑新进口关税的影响，价格上涨速度仍在加快，其团队估计，商🤯品和住房以外的价格上涨速度足以将通胀维持在2.4%的高位。 😉 洛根当时强调，美国国内的消费保持“韧性”，资产价值高企🤔，情绪似乎正在反弹，这表明当前货币政策对经济施加的压力"仅为😅适度限制性"。她认为，美联储需要保持政策足够紧缩以抑制经济，😴通过失业率上升、工作时间减少或其他劳动力市场边际因素创造更多🤯劳动力"闲置"。 展开全文 降息空间或已有限 🤯 洛根周四对进一步降息的空间表达了担忧。她指出，目前4%-😍4.25%的政策利率已处于"中性"利率估值的上限区间，而中性🤯利率既不会促进也不会抑制支出和投资。 "在不会无意中转🤗向不当宽松立场的情况下，进一步降息的空间可能相对有限，"洛根💯表示。 她强调，支持最近的25个基点降息是为了防范失业🥳率急剧上升，但对于能进一步放松政策的程度存在不确定性。 🥳 洛根重申："我会对进一步降息保持谨慎。FOMC保持其实现2👏%的通胀承诺至关重要。" 她说： “我的预测是，货币政😘策的正常化进程会放慢一些，从而确保最终实现2%的通胀目标。所🌟以，这需要一些时间。” “我的预测是，货币政策的正常化🎉进程会放慢一些，从而确保最终实现2%的通胀目标。所以，这需要😍一些时间。” 洛根的表态凸显了美联储官员对后续降息步伐🎉持有"广泛不同的观点"。上月美联储宣布今年首次降息，之后联储😍决策者的表态显示，他们对后续降息的节奏存在巨大分歧。 😆美联储上月会后公布的利率预测中值显示，多数联储官员预计，本月🤗和今年12月还会有各一次25个基点的降息。同时公布的点阵图显😡示，19名决策者中，7人预计今年不应再降息，比预计年内至少还😆需合计降息50个基点的官员只少三人。 洛根偏谨慎的立场⭐可能会影响市场预期。她认为劳动力市场总体上看起来"相当平衡"😎，虽然承认就业风险，但更强调通胀风险的突出性超过了失业率上升🔥的威胁。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