深度聚焦！美联储主席卡什卡利：降息前有充分时间观察数据，年底降息可能性最大

美联储主席卡什卡利：降息前有充分时间观察数据，年底降息可能性最大

明尼阿波利斯联储主席尼尔·卡什卡利表示，美联储在开始降息之前有充足的时间来考虑并观察数据。他预计，如果美联储今年只降息一次，那很可能发生在年底。

卡什卡利周日发表讲话时表示，美联储官员们正在密切关注通胀数据，并希望看到通胀率回落至2%的目标水平。他说：“我们有时间观察数据，看看通胀是否会像我们预期的那样下降。”

卡什卡利指出，美联储在5月份将联邦基金利率提高了50个基点，这是自1994年以来的最大幅度加息。他说，美联储需要采取更积极的行动来对抗通胀，但他也强调，美联储希望避免过度加息，导致经济衰退。

**卡什卡利的言论表明，美联储官员们对经济前景存在分歧。**一些官员认为，美联储需要更迅速地加息，以遏制通胀。而另一些官员则认为，美联储应该更加谨慎，避免加息过度导致经济陷入衰退。

**美联储的下次货币政策会议将于7月25日至27日举行。**市场预计，美联储将在本次会议上再次加息50个基点。

以下是对卡什卡利讲话的一些补充分析：

• 卡什卡利表示，美联储官员们正在关注各种指标，包括核心PCE价格指数、失业率和工资增长率。
• 他说，美联储希望看到核心PCE价格指数在今年年底降至3%左右。
• 卡什卡利还表示，美联储将继续缩减其资产负债表。

**总体而言，卡什卡利的讲话表明，美联储将继续采取行动对抗通胀。**然而，美联储官员们也意识到过度加息的风险，他们将密切关注经济数据，并在必要时调整政策。

大模型本质是数据压缩？月之暗面杨植麟：它依然能产生智能

在2024年6月14日举行的智源大会上，月之暗面CEO杨植麟发表演讲，对大模型的技术本质和发展前景进行了深刻的剖析。他指出，大模型本质上是对数据的压缩，但这种压缩却能够产生智能。

杨植麟表示，大模型的训练过程就是学习数据之间的内在规律，并将其压缩成模型参数的过程。这个过程类似于信息压缩，但比信息压缩更加复杂，因为它需要模型不仅要能够压缩数据，还要能够理解和应用数据。

尽管大模型本质上是一种压缩算法，但它却能够表现出强大的智能。杨植麟列举了月之暗面大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面的应用案例，证明了大模型在许多任务上已经达到了或超越了人类水平。

杨植麟认为，大模型的智能来源于对数据的深度理解和应用。大模型能够通过学习大量数据，发现数据中的潜在规律和模式，并将其应用于新的任务和场景。这种能力是传统人工智能所不具备的。

展望未来，杨植麟表示，大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。他相信，大模型将成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。

杨植麟的演讲为我们理解大模型的技术本质和发展前景提供了新的视角。他的观点也得到了业内人士的普遍认同。许多专家学者认为，大模型是人工智能发展的重要方向，具有广阔的应用前景。

新闻分析：

• 杨植麟的观点为我们理解大模型的技术本质提供了新的视角。他指出，大模型本质上是一种数据压缩算法，但它却能够通过深度理解和应用数据来产生智能。
• 大模型在自然语言处理、机器翻译、代码生成等方面已经取得了显著的成果，证明了其强大的智能。
• 大模型将继续发展，并将在更多领域发挥作用。它有望成为推动人工智能发展的重要引擎，并最终引领人类进入真正的人工智能时代。