尽管美国学界力挺沃勒接任美联储主席，但政治现实或令其无缘此职🙌——因为他“看起来像个央行行长”，却不是特朗普偏好的那种人。👍 9月28日，英国金融时报称，据芝加哥大学布斯商学院C🙄lark全球市场中心为《金融时报》进行的调查，尽管82%的学🔥者认为美联储理事沃勒（Christopher Waller）🌟是下任主席的最佳人选，但仅有五分之一的人认为他能在2026年😁真正获得这一职位。 调查还显示，39%的受访学者认为白😅宫国家经济委员会主席哈塞特（Kevin Hassett）更有🥳可能成为下任美联储主席，尽管没有任何受访者表示希望他担任这一😅职务。 这一预测反映了美联储在特朗普执政下而面临的独立👏性挑战，沃勒在货币政策方面展现出的独立立场使其赢得学界支持，👍但这一特质可能恰恰成为其获得提名的障碍。 据，特朗普此😎前曾要求美联储将利率降至1%，并因现任主席鲍威尔拒绝大幅降息😴而公开批评其为"白痴"和"笨蛋"，甚至威胁解雇鲍威尔。美国财😆政部长贝森特目前正在进行首轮主席候选人面试，预计两周内完成。😉新任主席将面临劳动力市场疲软和特朗普关税推高通胀的双重挑战，😡多数学者警告滞胀风险正在上升。 学界偏好与政治现实的鸿🤔沟 在芝加哥大学调查的44名经济学家中，沃勒以压倒性优⭐势成为学界首选，但政治风向显然指向别处。约翰霍普金斯大学的R😁obert Barbera表示： "沃勒看起来像个央行😉行长，而不是为了美联储主席职位而卑躬屈膝的人。这正是他得不到😁这份工作的原因。" 博彩市场的预测则与学界期望更为一致💯，认为沃勒是最热门人选，哈塞特紧随其后。 特朗普此前暗😆示，前美联储理事沃尔什（Kevin Warsh）、哈塞特和沃🎉勒是他的首选，并将忠诚度和激进降息意愿视为关键要求。 ❤️值得注意的是，没有任何受访学者希望Stephen Miran😡成为下任主席，尽管五分之一的人认为他是最可能的候选人。 😜 Miran是特朗普最新提名的美联储理事，也是本月降息决定中🔥的唯一反对者，他支持降息50个基点，并呼吁年底前再降息5次。😜 值得注意的是，尽管沃勒在7月的投票中支持降息25个基😉点，但9月他并未支持Miran要求更大幅度降息的呼吁，显示出😅其相对审慎的立场。 新主席面临的经济挑战与政策分歧 ⭐ 报道称，新任主席将面临在美国劳动力市场疲软和特朗普关税推😎高通胀的环境下制定货币政策的挑战。美联储本月进行了自去年12💯月以来的首次降息，将基准联邦基金利率目标区间下调25个基点至😁4-4.25%。 多数美联储官员认为特朗普的关税将导致😉少数美国商品价格一次性上涨，他们更关注就业增长放缓而非通胀风🙌险。然而，接受调查的学者认为滞胀前景正在增加——即失业率和通👍胀率同时上升。 沃顿商学院的Nikolai Rouss👍anov表示： "双重使命让美联储陷入困境，但如果以近👍期历史为指导——至少是过去几十年——联邦公开市场委员会倾向于🙄将就业置于通胀之上。" 加州大学伯克利分校的Brad 😘DeLong警告称，由于关税导致全球供应链绕过美国重新布局，😡经济增长将放缓。他表示："经济中很可能出现严重问题。"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)

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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)

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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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沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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