特朗普准备重谈《美墨加协定》,此前关税豁免暗藏玄机
吃瓜电子官网最新热点:特朗普准备重谈《美墨加协定》,此前关税豁免暗藏玄机
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美国贸易代表办公室最快本周征询公众意见。特朗普盟友预计美方将推动贸易伙伴提高汽车中的美国本土成分,墨西哥经济部长预警谈判不易。 据《华尔街日报》报道,美国正准备启动其最大自由贸易协定——《美墨加协定》(USMCA)的重新谈判。 未来一个月内,美国贸易代表办公室将就重新谈判该协定进行公众咨询。根据2020年实施该协定的法律规定,咨询必须在10月4日前完成。知情人士透露,面向企业与工会的意见征询请求最快本周就可能发布,不过此前特朗普政府团队曾向相关方暗示意见征询请求即将开始,最终却推迟了发布时间。 此次公众咨询的启动,将是这场大概率持续数月的重谈进程中的首个官方行动。USMCA由特朗普于2020年签署,协定包含强制性六年审查条款。在发布意见征询请求后,美国政府需至少举行一次公开听证会,并在2026年1月向国会提交协定相关简报,随后需在2026年7月1日前召开首次美墨加三方官方审查会议。 USMCA曾被吹捧为特朗普第一任期的核心贸易成就之一。该协定取代了1992年生效的《北美自由贸易协定》(NAFTA)——特朗普在竞选期间曾抨击NAFTA导致美国工厂和就业岗位流向贸易伙伴国,尤其是墨西哥。 尽管如此,特朗普在第二任期却对USMCA造成了冲击:他先是以毒品走私问题为由,对加拿大和墨西哥加征高额关税,后又部分削减。今年1月《华尔街日报》报道称,特朗普在连任后不久便对加墨两国加征25%关税,随后对符合USMCA规则的商品予以豁免;此举部分目的是为了最大化美国在重谈中的筹码,推动谈判更快取得进展。 墨西哥和加拿大是美国前两大贸易伙伴,汽车制造等众多行业已构建起复杂的北美大陆供应链,而特朗普的关税政策已对这些供应链造成干扰。尽管符合USMCA规则的商品可豁免关税,但两国间仍有大量贸易活动暴露在关税风险之下。 美国贸易代表办公室拒绝置评,白宫也未回应置评请求。 加拿大总理马克·卡尼(Mark Carney)周一晚间与特朗普举行会谈,双方讨论了贸易等议题。卡尼周三表示,两国“正取得进展”。 除了以芬太尼走私为由加征的关税外,美国还对加拿大的钢铁、铝、汽车和木材等行业产品加征了关税。加拿大正试图推动部分关税减免,但卡尼表示,他预计短期内不会达成相关协议。不过卡尼指出,由于美墨加三国间大量贸易活动受USMCA覆盖,因此仍有很大一部分贸易可豁免关税。 在公众咨询即将启动之际,美国国务卿马科斯·鲁比奥(Marco Rubio)周三与墨西哥总统克劳迪娅·辛鲍姆(Claudia Sheinbaum)举行了会面。在墨西哥城市中心华丽的国家宫(National Palace),跨境安全协作是此次会谈的核心议题。 外界普遍认为,在贸易领域达成更广泛协议前,美墨需先就安全问题达成共识——这是美国推进“禁毒运动”的关键。此前特朗普曾威胁,若申鲍姆政府不加大禁毒力度,将对墨西哥商品加征惩罚性关税。 鲁比奥强调了墨西哥与美国政府合作的意愿及实际协作行动。墨西哥是美国最大的贸易伙伴,其约80%的出口商品流向美国。 今年8月,特朗普同意将对墨西哥商品的现有关税延长90天,理由是“与墨西哥达成协议的复杂性,与其他国家存在一定差异”。此次延长关税涵盖汽车、钢铁和铝产品,但符合USMCA内容规则的其他商品不在此列。 特朗普的盟友、俄亥俄州共和党参议员伯尼·莫雷诺(Bernie Moreno)表示,他预计美国政府将推动提高多种商品(尤其是汽车)中的美国本土成分占比的要求。 “必须大幅提高美国本土成分占比,汽车行业尤其如此,”莫雷诺周四在参议院外表示,“事实上,我与墨西哥领导层讨论的议题之一就是,双方需认识到,未来在墨西哥生产、最终销往美国的汽车数量,将会大幅减少。” 美国贸易代表办公室表示,美墨贸易间还存在其他壁垒,包括墨西哥能源政策偏袒国有企业、电信市场缺乏公平竞争环境、对美国玉米和棉花进口实施限制,以及版权保护力度不足等问题。 墨西哥经济部长马塞洛·埃布拉德(Marcelo Ebrard)周三在与美国贸易和商务官员会面后表示:“我能预见到,未来几个月对USMCA的审查不会轻松。但为了保持竞争力,我们彼此需要对方。”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
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