FT: 随着唐纳德·特朗普向美联储施压降息，人们担心他正在削弱美联储的独立性，这可能会对美国经济造成破坏性后果。然而，大多数主流经济学家和投资者似乎确信，美联储无论如何都会在9月16日至17日的会议上降息，尤其是在周五的就业报告证实了劳动力市场的一些疲软迹象之后。 不幸的是，这种危言耸听的反应——只要经济出现一丝危机迹象就急于出手相救——几十年来一直在损害美联储的信誉，并助长金融泡沫。而现在时机恰到好处。 金融环境非常宽松。经济依然坚挺。美联储基本贷款利率没有限制性。与通胀已根深蒂固的证据相比，就业市场疲软的迹象微不足道。在人工智能狂热席卷美国市场之际降息，可能会将利率推至更高水平。所有这些都使得现在关注特朗普团队显得有些奇怪，因为该团队中包括过去批评宽松货币政策、为了取悦老板而反复无常的人。 虽然利率自疫情爆发以来有所上升，但金融状况反映的远不止利率。更广泛的迹象表明，金融状况正在放松。 大量资本涌入美国股市，已将估值推至接近历史高位。风险资本正涌入尚未盈利的科技公司。信贷增长迅猛，尤其是在私募市场。垃圾股的借款利率仅略高于稳健公司甚至政府的利率；它们相对于美国国债的溢价处于过去半个世纪以来的最低水平。在此期间，美联储从未降息，更不用说启动市场目前根据美联储指引消化的如此规模的降息周期了。 特朗普的助手们想要刺激一个不需要帮助的经济。尽管受到关税冲击，本季度GDP仍有望增长2%以上。无论如何，刺激经济增长并非央行的职责。其职责是控制通胀，同时最大化就业。而关于如何实现这一目标的标准指导方针，例如泰勒规则，表明美联储的基本贷款利率目前并不具有限制性。 无论如何，加息的理由同样充分。尽管最新报告显示就业增长令人失望，但在移民减少导致劳动力供应疲软的情况下，这并不令人意外。更能说明问题的是，失业率仍然只有4.3%，接近历史低点。与此同时，消费者价格通胀已连续五年超过美联储2%的目标，预计在可预见的未来仍将维持在高位。 忽视股票、房屋和其他金融资产的价格也是错误的。自2008年金融危机爆发以来，央行已将金融稳定纳入其“使命”。有人认为降息将使房价再次变得可负担，但宽松的货币政策才是导致住房负担能力危机的根本原因之一。主要因素过去是、现在仍然是过度监管限制了住房供应，而新的降息并不能解决这个问题。 每次市场动荡，美联储都会放松政策——包括最近的一次，比如 去年8月...
经济学人： 这对苹果这样的AI落后者可能是好消息 当科技界谈论大语言模型（LLM）进展乏力时，常以智能手机作类比。 OpenAI 的 ChatGPT 问世之初的革命性，堪比苹果2007年推出 iPhone 。但人工智能（AI)前沿的进展已开始变得像乏善可陈的手机升级，而非真正的突破。OpenAI的最新模型 GPT-5 就是明证。它引发的关注甚至低于预计将于9月9日发布的苹果最新产品iPhone 17。 生成式AI最前沿改进速度放缓，是大模型未能达到炒作预期的迹象之一。可以说更重要的信号是更小更灵活的替代模型兴起，它们正受到企业界青睐。许多公司更青睐可量身定制满足特定需求的专属模型。这些所谓的小语言模型（SLM）比全能大模型更便宜，后者如神谕般的智能可能显得多余。正如科技公司 IBM 的AI模型研究主管戴维·考克斯（David Cox）所言："你的HR聊天机器人不需要懂高等物理。" 小模型不仅可像通过云服务提供商那样轻松运行在公司内部IT系统上，对AI智能体也可能更有用。这些智能体可协助或替代人类完成工作任务。更小的体量使小模型特别适合手机、自动驾驶汽车、机器人等对能效和速度要求极高的设备中的AI。如果它们持续变得更可靠，或将证明苹果等设备制造商决定不随大流斥巨资投资云端大模型是正确的。 **小即是美** 大小模型并无精确定义。区别在于训练参数量——即模型"大脑"中帮助理解数据的数值设置量。大模型参数达数千亿，小模型训练参数可能在400亿或更少，微型模型甚至少于10亿。 小模型训练方式的改进助其追赶大模型能力。小模型日益由大模型"教导"，而非自行爬取网络学习。基准测试公司 Artificial Analysis 表示，在各种测试中，AI芯片制造商英伟达近期发布的 90亿参数模型Nemotron Nano 表现优于社交媒体巨头Meta4月发布的参数量大40倍的Llama模型（见图）。后来者居上正成为常态。科技市场研究公司Counterpoint的莫希特·阿加瓦尔（Mohit Agwal）指出："如今的小模型比去年的大模型能力强得多。" 更优性能吸引了企业客户。IT预测机构高德纳（Gartner）表示，大模型的幻觉等已知缺陷已引发"用户疲劳"。企业转而需要基于行业数据精细...