美国2025财年的预算赤字维持在1.8万亿美元的高位，几乎未👏见缩减。 根据美国国会预算办公室（CBO）的最新数据，🎉尽管美国总统特朗普的关税政策带来了可观收入，但这笔进账很大程🥳度上被首次突破万亿美元大关的国债利息支出，以及其他不断增长的😉开支所抵消，使美国的整体财政状况改善甚微。 据这家无党😀派机构10月8日周三发布的报告，在截至9月30日的2025财🤗年中，财政缺口仅比2024财年减少了80亿美元。这一初步估算😴数据的发布，正值美国联邦政府因停摆而可能推迟财政部官方统计数🔥据的公布。一位财政部发言人未就报告的发布时间回应置评请求。 😘 CBO的估算显示，2025财年联邦政府总收入增长了30⭐80亿美元，增幅为6%，但总支出也同步增长了3010亿美元，❤️增幅为4%。其中，公共债务的利息支出成为推动开支上涨的关键因😂素，其年度总额历史上首次超过1万亿美元。 在经济扩张时😁期，如此高企的赤字水平令经济学家感到不安。根据CBO在9月份👏对GDP的预测进行估算，2025财年的赤字占GDP比重约为5👏.9%。这一数字给财政部长贝森特带来了挑战，他此前设定的目标👏是在2028年特朗普任期结束前，将该比例大幅削减至3%。 🤩 关税激增难抵支出增长 特朗普政府的贸易政策是财政收👍入增长的主要贡献者。CBO估算，在特朗普于今年1月重返白宫后😍，其对数十个国家加征的关税政策在夏季开始全面生效，推动202😀5财年的关税收入达到1950亿美元，远高于上一财年的770亿👏美元。 然而，这笔可观的收入增长，在庞大的支出面前显得🙌相形见绌。除了债务利息飙升外，社会保障福利支出也因生活成本调🙌整以及2025年1月生效的新法案而增加了1210亿美元，增幅❤️为8%。 与此同时，部分领域的支出则出现大幅削减。据C🤩BO报告，教育部支出骤降2340亿美元，降幅高达87%，主要😀与学生贷款会计方法的变更，以及特朗普在3月份签署的旨在缩减该🤩部门多项职能的行政命令有关。 企业税收下滑侵蚀财政收入🙌 在关税收入增长的同时，企业所得税收入的下滑则对财政构🤯成了拖累。CBO数据显示，与2024年相比，2025财年的企😆业所得税收入下降了15%。 报告指出，这一下降部分源于🙌特朗普标志性的税收和支出计划。该法案于今年7月在国会通过并颁🤗布，允许企业在2025年就某些投资进行更大规模的税前扣除，从😜而减少了部分预估税款的缴纳。 此外，部分原定于2023🤯年缴纳的税收收入被推迟到2024年，也导致2025财年的企业😆税收同比数据相对下降。 高位赤字如何破局？贝森特表示很😜乐观 尽管5.9%的赤字占GDP比例低于上一财年的6.🙌4%，但在现代美国历史上，于非危机或经济衰退时期出现如此高的😁赤字水平实属罕见。 不过，财政部长贝森特对关税收入的持😡续增长表示乐观。据报道，他曾表示，他预计关税收入将在年底前逐🚀月增长，年化税收规模有望达到5000亿美元。 然而，这🥳一收入来源也面临法律挑战。贝森特承认，如果最高法院做出不利于👍关税政策的裁决，对财政部而言将是“可怕的”。但他同时暗示，政😜府将设法通过总统拥有的其他授权来实施类似的关税措施。返回搜狐🎉，查看更多

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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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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