転換期を迎える米金融政策－見通しが割れる中で高まる政策不確実性
■摘要 2025年12月FOMC会议显示的点阵图显示，政策利率前景分为希望维持利率不变和希望多次降息的两派，美联储内部尚未形成共识。货币政策存在高度不确定性，与市场消化的降息前景存在差异。2026年1月的FOMC会议上，政策利率四次会议首次维持不变，符合市场预期。 12月会议确认政策利率已进入中性区间，声明中增加了“幅度和时机”，表明政策暂时保持不变，因此保持政策不变是标准政策。尽管通胀率高于目标，但主要原因是关税导致核心商品价格上涨。另一方面，核心服务价格继续趋于通货紧缩趋势，不包括住房成本和住房成本，这些成本与工资高度挂钩。如果不推出新的关税，通胀率很可能通过关税影响的减少而向价格目标下降
AI Bots Formed a Cartel. No One Told Them To.
研究表明算法定价并不是代码中的错误。这是数学的一个特征。后人工智能机器人形成了卡特尔。没有人告诉他们。首先出现在《走向数据科学》上。
Decisioning at the Edge: Policy Matching at Scale
使用 PuLP 进行政策到机构优化边缘决策：大规模政策匹配一文首先出现在走向数据科学上。
Optimizing Token Generation in PyTorch Decoder Models
通过 CUDA 流交错隐藏主机设备同步这篇文章《优化 PyTorch 解码器模型中的令牌生成》首先出现在《走向数据科学》上。
Optimizing Deep Learning Models with SAM
深入探讨锐度感知最小化 (SAM) 算法以及它如何提高现代深度学习模型的通用性使用 SAM 优化深度学习模型一文首先出现在《走向数据科学》上。
Economic Freedom in Contexts of Crisis: An Austrian Analysis for 2026
尽管政界的许多人都试图引导我们走向社会主义，但该制度的失败并不是隐藏的。经济自由也能为所有人带来更好的生活，这是有原因的，奥地利经济学家比其他任何人都更清楚这一点。
AI in Multiple GPUs: Point-to-Point and Collective Operations
学习适用于多 GPU AI 工作负载的 PyTorch 分布式操作多 GPU 中的人工智能后：点对点和集体操作首先出现在《走向数据科学》上。
The Evolving Role of the ML Engineer
Stephanie Kirmer 讲述了 2000 亿美元的投资泡沫、人工智能公司如何重建信任，以及她的日常工作如何随着法学硕士的兴起而发生变化。机器学习工程师的角色演变一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Canada F-35 Debate Looks RIP Now (Well, Maybe)
摘要和要点：截至 2026 年 2 月，在与特朗普政府关系紧张的情况下，加拿大皇家空军正在走向“混合舰队”的未来。 -尽管合同审查仍在进行中，但据报道，加拿大已开始支付另外 14 架 F-35 的付款，这与今年晚些时候抵达的 16 架飞机的最初订单无关。 -虽然总理马克·卡尼 […]加拿大 F-35 辩论看起来安息了（好吧，也许），但它首先出现在 19FortyFive 上。
▼研究员的眼睛 ☆建议：满足大数定律后的口碑发布☆曼丹MBO的解决和市场结束☆从到期日看年轻人中My Number卡的人口状况☆富士媒体控股决定购买股票的原因☆关于复数（第6部分） - 复杂分析（复杂分析的应用） - ☆欧盟委员会启动Google相关调查 - 确保互操作性以及向第三方搜索引擎提供数据－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－▼《经济学人周刊》 ☆QE速报：2025年10-12月期の実质ＧＤＰは前期比0.1％（年率0.2％）－2四半期ぶりのプラス成长も、事前予想を大きく下回る －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
AI in Multiple GPUs: Gradient Accumulation & Data Parallelism
在 PyTorch 中从头开始学习和实现梯度累加和数据并行性多 GPU 中的人工智能后处理：梯度累加和数据并行性首先出现在《走向数据科学》上。
An End-to-End Guide to Beautifying Your Open-Source Repo with Agentic AI
使用开源人工智能代理自动改进科学和工业存储库的指南《使用代理人工智能美化开源存储库的端到端指南》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Is the AI and Data Job Market Dead?
在当前的就业市场中你应该做什么人工智能和数据就业市场已经死了吗？首先出现在《走向数据科学》上。
Agentic AI for Modern Deep Learning Experimentation
停止保姆训练。开始航运研究。为深度学习工程师构建的自主实验管理。现代深度学习实验的代理人工智能后首次出现在走向数据科学上。
Why Every Analytics Engineer Needs to Understand Data Architecture
获得正确的数据架构，其他一切都会变得更容易。我知道这听起来很简单，但实际上，设计数据架构时的细微差别可能会产生代价高昂的影响。本文提供了关于影响您日常决策的架构的速成课程 - 从关系数据库到事件驱动系统。文章《为什么每个分析工程师都需要了解数据架构》首先出现在《走向数据科学》上。
Understanding the Chi-Square Test Beyond the Formula
分类数据如何成为统计证据。《理解公式之外的卡方检验》一文首先出现在《走向数据科学》上。
