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海军陆战队分钟:35-24

Marine Minute: 35-24

欢迎光临,我是 LANCE CPL。JOSEPH DEMARCUS 为您带来《海军陆战队一分钟》。第 15 海军陆战队远征部队的海军陆战队员在韩国浦项的双龙 24 演习期间进行了岸对船移动。SY24 通过这次双边联合训练加强了韩美联盟。我们与韩国盟友合作的能力有助于我们增强联合两栖能力,以保卫朝鲜半岛。本周的照片由上士 SAMUELRUIZ 拍摄。它重点介绍了第三轻装甲侦察营的海军陆战队员在日本冲绳的施瓦布营的机组人员训练场内,将 M242 25 毫米布什大师链式机枪安装在轻型装甲车上的情况。这就是您的海军陆战队新闻。如需更多故事,请访问 MARINES.MIL 和所有海军陆战队社交媒体页面。

没有基础的奥地利和边际资本理论:总结

Austrian And Marginalist Capital Theory Without Foundation: A Summary

一个错误的理论认为价格传达了有关相对稀缺性的信息。弗里德里希·哈耶克以锡为例。根据这一理论,更高的工资会激励人们投资于劳动密集程度较低的技术,并将生产转向劳动密集程度较低的商品。同样,较低的利率会激励人们投资于资本密集程度更高的技术,并将生产转向资本密集程度更高的商品。人们曾多次尝试阐述这一理论,并将这一观点形式化:人们可以通过汇总生产一种商品时每人每年雇用的劳动力所使用的资本货物价格来衡量资本密集度。在转换点附近,较低的利率与采用资本密集程度更高的技术有关。主流经济学家埃德温·伯迈斯特 (Edwin Burmeister) 和戴维·钱佩罗恩 (David Champerowne) 的资本链式

6 月份消费者价格的四个指标(5 月份的两个指标)

Four Measures of Consumer Prices for June (and Two for May)

除了 CPI,我们还提供了链式 CPI、CPI-工薪阶层、HICP、PCE 的即时预测以及 5 月份 PCE(基于市场)。6 月份的四个价格指数均有所下降。图 1:所有城市的 CPI(粗黑色)、CPI-工薪阶层和文职人员(粉红色)、链式 CPI(棕褐色)、HICP(绿色)、PCE 平减指数(红色)、基于市场的 PCE(浅蓝色),所有 […]

6 月份瞬时通货膨胀率

Instantaneous Inflation in June

CPI 月率(总体、核心)低于共识(分别为 -0.1% vs +0.1%、+0.1 vs +0.2)。图 1:Eeckhout 的瞬时通胀率(2023 年)T=12,a=4,CPI(蓝色),链式 CPI(棕褐色),PCE 平减指数(绿色)。作者使用 X-13 调整了链式 CPI。资料来源:BLS、BEA 和作者的计算。在同一垂直轴上,以下是核心指标。图 […]

最新威斯康星州宏观指标

Latest Wisconsin Macro Indicators

上周,我们获得了第一季度的 GDP 和工资,以及 5 月份的就业和同步指标。有了这些数据,我们就得到了以下图表。图 1:威斯康星州非农就业人数(深蓝色)、费城联储早期基准 NFP 指标(粉红色)、平民就业(棕褐色)、按全国链式下降的实际工资和薪金 […]

5 月份 PCE 瞬时通胀

Instantaneous PCE inflation in May

PCE 达到共识。瞬时(月度通胀加权平均值,最近的观察结果影响更大)总体和核心下降。图 1:根据 Eeckhout(2023 年)计算的瞬时 PCE 通胀(T=12,a=4),包括 PCE(蓝色)、链式核心 CPI,作者使用 X-13(棕褐色)、PCE 平减指数(粉红色)、CPI 超级核心(蓝绿色)、PPI 核心(浅绿色)。5 月 PCE […]

“食品成本翻倍、三倍、四倍……”

“Food costs doubled, tripled, quadrupled…”

这就是特朗普先生对通货膨胀的看法。以下是数据:图 1:家庭食品 CPI(蓝色),链式(棕褐色),均为对数,2021M01=0。作者使用 X-13 对链式 CPI 进行了季节性调整。NBER 定义的高峰到低谷衰退日期用灰色阴影表示。资料来源:BLS 和作者的计算。上图显示了真实数字(诚然,是政府统计数据,而不是特朗普的轶事)[…]

从模型到复合 AI 系统的转变

The Shift from Models to Compound AI Systems

2023 年,AI 凭借大型语言模型 (LLM) 吸引了所有人的注意力,只需提示即可指示该模型执行一般任务,例如翻译或编码。这自然导致人们强烈关注模型作为 AI 应用程序开发的主要要素,每个人都想知道新的 LLM 将带来哪些功能。然而,随着越来越多的开发人员开始使用 LLM 进行构建,我们相信这种关注点正在迅速改变:最先进的 AI 结果越来越多地由具有多个组件的复合系统获得,而不仅仅是单片模型。例如,Google 的 AlphaCode 2 通过精心设计的系统在编程中设置了最先进的结果,该系统使用 LLM 为任务生成多达 100 万种可能的解决方案,然后筛选该集合。同样,AlphaGeomet