凌晨重磅!美联储,降息大消息
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10月9日凌晨,美联储公布9月联邦公开市场委员会(FOMC)🎉会议纪要。美联储官员们在9月政策会议上表现出今年进一步降息的🚀意愿,但同时也因通胀风险而保持谨慎。 重点内容如下。 😂 美联储官员在上月的政策会议上表示,今年内有意进一步降息🤩,但出于对通胀的担忧,许多人仍保持谨慎态度。 根据联邦🌟公开市场委员会9月16日—17日会议纪要,“多数人判断,在今🙄年剩余时间进一步放松政策可能是合适的”。会议记录还显示,“多🤗数与会者强调通胀前景面临上行风险”。 与会官员以11比🚀1的投票结果决定将利率下调25个基点至4%—4.25%的区间🤩,这是今年的首次降息。新上任的斯蒂芬·米兰(Stephen 😡Miran)主张一次性降息50个基点,因而对该决定投了反对票🌟。 会议后发布的新预测显示,按中位数估计,官员预计到今🌟年年底还将再降两次各25个基点。不过,预测也体现出委员会内部❤️的分歧:在19名与会者中,有6人预计2025年只会降息一次或🤩不再降息。 会议纪要显示,少数官员对这次降息持保留态度👍。 纪要称:“少数与会者表示,本次会议维持联邦基金利率🚀不变亦有其合理性,或者他们本可以支持这样的决定。” 尽🌟管决策者指出劳动力市场的风险有所上升,许多人也认为就业不太可😍能迅速恶化。 纪要称:“与会者总体评估,近期指标并未显😂示劳动力市场状况出现急剧恶化。” 自9月会议以来,包括😅美联储副主席菲利普·杰斐逊和米歇尔·鲍曼在内的美联储理事都提😡到,劳动力市场的强劲是需要降息的理由。米兰则认为,中性利率低😘于普遍认知,这意味着美联储需要更快降息。特朗普及多名政府官员😡也引用近期数据,越来越多地呼吁美联储立即降息。 联邦基😎金利率期货显示,投资者预计10月和12月大概率会降息。 😎 纪要写道:“几乎所有接受纽约联储交易台调查的受访者都预计本😅次会议将把联邦基金利率目标区间下调25个基点,约半数受访者预😁计10月会议还将进一步降息。绝大多数受访者预计到年底至少会有👍两次25个基点的降息,约半数预计会有三次。” 官员们表👍示,在考虑下一步行动时,将继续权衡通胀与就业的双重风险。 😁 纪要称:“与会者强调,在推动委员会就业与通胀目标时采取平🙌衡方法的重要性。” 在罕见的观点多元之外,决策者还面临😉政府关门的后续影响。因僵局持续,美国劳工部、商务部等数据提供😘机构已暂停运作,停止收集和发布数据。 如果政府关门在F💯OMC的10月28—29日会议之前仍未结束,决策者在通胀、失⭐业与消费者支出等关键经济指标方面将基本“盲飞”。市场定价几乎😍确信美联储将在即将到来的会议以及12月会议上分别降息一次,但🥳缺乏数据可能影响最终决定。 责编:史健 | 审核:李震😍 | 监审:古筝 (来源:中国基金报)返回搜狐,查看更😜多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)
唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
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)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)
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承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)
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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
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