特写独家！美联储降息之路困难重重：通胀与增长两难抉择

美联储降息之路困难重重：通胀与增长两难抉择

北京 - 美联储主席鲍威尔日前在国会听证会上表示，美联储将继续采取行动抑制通胀，但不会急于降息。这番表态令市场对美联储未来货币政策走向更加迷茫。

自2022年以来，美联储已累计加息6次，联邦基金利率目标区间从0-0.25%提升至3-3.25%。美联储此举旨在抑制高企的通胀。然而，加息也可能导致经济增长放缓，甚至陷入衰退。

鲍威尔表示，美联储的目标是在控制通胀的同时维持经济增长。这并非易事，需要权衡利弊。

通胀居高不下，美联储继续加息

美国5月份消费者价格指数（CPI）同比上升8.6%，仍处于高位。美联储官员预计，通胀将在今年年底有所下降，但仍将高于美联储2%的目标。

为了抑制通胀，美联储需要继续加息。美联储理事沃什表示，美联储可能在7月份和9月份再次加息50个基点。

经济增长放缓，市场担忧衰退

美联储加息导致借贷成本上升，抑制了企业和消费者的投资和消费需求。美国经济增长在今年第一季度出现萎缩，令市场担忧经济是否会陷入衰退。

一些经济学家认为，美联储加息过于激进，可能会导致经济硬着陆。他们呼吁美联储放缓加息步伐，甚至降息以刺激经济增长。

美联储面临两难抉择

美联储目前面临着进退两难的困境。如果继续加息，可能导致经济衰退；如果放缓加息步伐，则可能令通胀继续高企。

鲍威尔表示，美联储将密切关注经济数据，并根据需要调整货币政策。

美联储未来走向仍不明朗

美联储未来如何抉择，仍有待观察。市场人士预计，美联储将在今年下半年放缓加息步伐，但仍有可能在2025年降息。

以下是一些可能影响美联储决策的因素：

• 通胀走势：如果通胀继续快速下降，美联储可能会放缓加息步伐。
• 经济增长情况：如果经济出现衰退迹象，美联储可能会降息以刺激经济增长。
• 全球经济形势：如果全球经济出现下滑，美联储可能会采取更宽松的货币政策。

美联储的货币政策走向将对全球经济产生重大影响。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

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