▼研究者的眼睛☆什么是“押线”？ (1) - 对“押线”的思考 ☆黑色星期五与电商 - “无选择购物”的蔓延 - 用数据解读日常生活场景 ☆世界对生成式AI的容忍度是否比人类更高？ ☆Meta和字节跳动违反DSA的可能性 - 欧盟委员会的初步意见 ☆与数字“26”相关的各种话题 - 虽然想到26这个数字的例子可能很少- ☆“蓝色捐赠”选项 - 个人捐赠资金流入的突破 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ▼《经济学人周刊》☆带来的通胀压力美国关税政策 - 9月CPI当前走势及风险因素 ☆下一次加息时间是什么时候？ ～日本央行货币政策相关材料检查☆俄罗斯制裁和支持乌克
米関税政策がもたらすインフレ圧力－9月CPIにみる足元の動向とリスク要因
■摘要 虽然由于联邦政府机构部分关闭，政府统计数据从10月份开始暂停发布，但破例发布的9月份消费者价格指数（CPI）显示，综合指数和核心指数均较去年同月上涨3.0%。虽然核心指数较上月略有下降，但证实5月份以来综合指数保持温和上涨趋势。从CPI细分来看，核心服务业（住房成本）继续呈现逐步下降的趋势，但核心服务业（不含住房成本）的下降近期已趋于停顿。核心商品价格自2025年初春开始上涨，但受关税影响的上涨目前仅限于部分商品。事实上，特朗普政府刚推出高关税政策时，就有人担心进入早春物价会大幅上涨。但目前影响有限，预计CPI涨幅约为+0.7个百分点，低于最初预期。此次经济低迷背后的因素包括对中国的关
■摘要 我每天都会听到“susu”这个词。有些人热情地将一生奉献给“押胜”，而另一些人则深深地爱上了“押胜”。有些人对退休或结婚的消息感到非常震惊，无法从中恢复过来。对于这样的人来说，“押胜”比什么都珍贵，“押胜”不仅仅是一种爱好，而是接近一种生活方式。然而，不知不觉间，“Oshi”这个词就离开了个人的热情，并融入了社会结构。原本应该是“关系”的东西，现在却被谈论和使用在“结构”中。在这篇文章中，作者，也有点宅男，以2024年2月举行的京都市长选举中使用的“押胜”这个词的陌生为线索，承认了他对“押胜”这个词的原始轮廓的个人看法。 ■目录1 - 不舒服“Oshisen” 2 - “类别 3 中更
进入 2025 年，J-REIT（房地产投资信托）市场价格继续稳定波动。东证REIT指数（不包括股息）从4月至9月连续六个月上涨，年初至今涨幅达16%（截至9月底）。除了强劲的房地产租赁市场和美国恢复降息之外，供需环境的改善也起到了推动作用，外国投资者和J-REIT公开发行的投资信托基金转变为净买家。未来关注的是整个市场的NAV倍数（目前为0.91x）能否恢复到1x水平。 然而，从中长期来看，对利率上升的担忧将拖累经济复苏。日本央行在9月货币政策会议上连续五次会议将政策利率维持在0.5%不变。另一方面，以实现2%的基础通胀率为目标，市场共识是到2026年底实施额外加息50bp，最终利率达到1
■摘要 作者目前几乎每天都在使用Generation AI。虽然他们感受到了新一代AI功能的提升，但并不一定对此充满信心。前几天，我收到了生成人工智能的回复，内容涉及一篇论文，其标题、作者姓名和出版物都是巧妙创建的虚假信息。如果一个人用虚假信息做出回应，就很难原谅。为什么犯类似错误的生成式人工智能反而被认为是有能力的，并被认为是抢走了人类工作的东西？ ■目录 1 - 我们现在每天使用的生成式人工智能 2 - 制造虚假信息的能力很强 3 - 我们对生成式人工智能的容忍度是否比人类更高？ 1 - 我每天都在使用的生成式人工智能 在《研究员之眼》2024 年 8 月号中，作者表示，“我没有丝毫感觉到
働く人の飲酒量とリスク認識：適正化に気づくのはどのような人か
■概要 厚生劳动省建议优化饮酒量，指出当男性每天的纯酒精摄入量超过 40 克、女性每天的纯酒精摄入量超过 20 克或更多时，患生活方式相关疾病的风险就会增加。然而，从事危险饮酒的人群比例并没有改善。在本文中，我们利用针对员工的调查数据，从身体状况不佳、体检史和健康素养水平较高等方面，分析了哪些类型的高危饮酒人群意识到“需要适量饮酒”。 ■目录 1 - 简介 - 优化饮酒量的挑战 2 - 实际饮酒状况和优化饮酒量的方法 1 |本次调查中优化饮酒量的方法 2 |认为需要“优化饮酒量”的人的特征 3 - 总结 - 只有在健康状况不佳后才认识到优化饮酒量的必要性 厚生劳动省将“男性每天 40 克以上、
在房地产市场上，房价明显呈现上涨趋势。根据根据房地产交易价格计算的房地产价格指数（2010年平均：100），截至2025年6月，独栋别墅价格为118.8，公寓价格为216.8（均为全国范围，经季节调整，于2025年9月底发布）。房价上涨固然是低利率环境、房贷减税、资产通胀等因素造成的，但住房政策变化的影响也不容忽视。 2006年，住房基本法颁布即将迎来20周年，这部法律标志着日本住房政策从“确保数量”转向“提高质量”的重大转变。自战争结束以来，解决住房短缺问题一直被视为首要任务，但随着出生率下降和人口老龄化，政策重点已转向建设持久、高性能的住房。例如加强长期优质住房体系和节能标准。根据国土交通
個人年金の改定についての技術的なアドバイス（欧州）－EIOPAから欧州委員会への回答
■摘要 2025年9月5日，EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）公布了欧盟委员会关于养老基金和个人养老金产品发展的相对技术性问题的答案。在个人养老金方面，提出根据各体系实际情况设定适当的附加保险费水平，根据生命周期优化养老基金投资规则和风险管理，并提出通过贴上“欧盟标签”来推广符合这些条件的养老金产品。 ■目录1 - 简介2 - 意见内容1 |背景、目的和范围 2 |关于自动登记系统和养老金透明度工具的提案3 - 结论 2025年9月5日，EIOPA（欧洲保险和职业养老金管理局）针对欧盟委员会提出的有关养老基金和个人养老金产品开发的相对技术性问题发布了答案1。在上一次报告2中，我们介绍了企
发达国家财政赤字正在扩大。七国集团预算赤字占 GDP 的百分比从冠状病毒爆发前的 1.9%（2018 年）扩大到 4.2%（2024 年）。这一增长将持续到2025年。在美国，有观点认为，占GDP 100%的政府债务余额将在10年内达到120%，部分原因是国防开支增加。在德国，三月份成立的梅尔茨政府取消了宪法对预算赤字的限制，以增加国防开支，考虑到俄罗斯。除了地缘政治因素外，它们的共同点是削减预算赤字的政治难度。随着人口老龄化导致收入增长放缓和支出增加，要求人们承担减少赤字的负担将遭到强烈抵制。正如金融科学家布坎南在 20 世纪 70 年代的美国所指出的那样，在民主制度下，不受欢迎的政策会被搁
Before Trump’s Abraham Accords optimism, a more subdued view at Middle East conference
在国际战略研究所麦纳麦对话中，美国高级官员敦促更多国家加入这一历史性协议，但至少黎巴嫩和叙利亚官员表示这不会那么容易。
Zelenskyy seeks US Patriot systems against Russia’s power grid attacks
双方陷入了争夺乌克兰东部顿涅茨克地区波克罗夫斯克控制权的战斗，乌克兰称俄罗斯已在那里集结了 17 万军队。
TDS Newsletter: The Theory and Practice of Using AI Effectively
当我们遇到一项新技术（例如法学硕士申请）时，我们中的一些人往往会卷起袖子立即投入其中，迫不及待地开始修补。其他人则更喜欢更谨慎的方法：阅读一些相关的研究论文，或浏览一堆博客文章，目的是了解这些工具的背景[…]TDS 时事通讯：有效使用人工智能的理论和实践首先出现在走向数据科学上。
IT as the new HR: Managing your AI workforce
您的组织已经在招聘数字化员工。现在的问题是，IT 部门是否真正将这些“类人”系统作为劳动力的一部分进行管理，或者只是作为技术堆栈中的另一个应用程序来管理。 AI 代理不再只是另一种 AI 工具，它正在成为需要与人类员工相同的生命周期管理的数字同事：入职、……后 IT 作为新的 HR：管理您的 AI 劳动力首先出现在 DataRobot 上。
Data Engineering in the Age of AI
就像个人电脑、互联网和 iPhone 进入公共领域一样，人工智能领域的最新发展，从生成式人工智能到代理式人工智能，从根本上改变了人们的生活和工作方式。自 ChatGPT 于 2022 年底发布以来，它已达到每周 7 亿用户的门槛，大约 [...]
Pixazo’s Big Leap: The AI That Doesn’t Just Draw, It Directs
一些新闻报道悄悄地从人们的视线中溜走，但时不时地，就会有一些新闻报道让人感觉像是明天的预演。本周，总部位于印度的创意技术初创公司 Pixazo 宣布将在其 API 套件中添加人工智能视频生成功能。听起来很简单，对吧？但如果您一直关注快速生成媒体的世界，您就会知道这是一个不小的飞跃。 Pixazo 的举措意味着开发者、创作者和企业现在可以将视频生成直接插入他们的应用程序中，无需电影摄制组或编辑套件。想象一下输入脚本或上传 [...]
What exactly does word2vec learn?
word2vec 到底学习什么以及如何学习？回答这个问题相当于在一个最小但有趣的语言建模任务中理解表示学习。尽管 word2vec 是众所周知的现代语言模型的先驱，但多年来，研究人员缺乏描述其学习过程的定量和预测理论。在我们的新论文中，我们最终提供了这样一个理论。我们证明存在现实的、实用的机制，其中学习问题可以简化为未加权的最小二乘矩阵分解。我们以封闭形式求解梯度流动动力学；最终学习到的表示由 PCA 简单给出。word2vec 的学习动态。当从小初始化开始训练时，word2vec 以离散、连续的步骤进行学习。左：权重矩阵中的排名递增学习步骤，每个步骤都会减少损失。右图：潜在嵌入空间的三个时间
上周我在 Twitter 上发布的一些有趣链接（我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：提示注入是 AI 浏览器实现的新攻击媒介：https://www.theregister.com/2025/10/28/ai_browsers_prompt_injection/使用 AI 正在改变我们的大脑使用语言的方式： https://www.rnz.co.nz/life/wellbeing/how-generative-ai-could-change-how-we-think-and-speakAI正在让富人和强者变得更富有、更强大：htt
Generations in Dialogue: Multi-agent systems and human-AI interaction with Professor Manuela Veloso
《世代对话：桥接人工智能视角》是 AAAI 推出的一个新播客，其中包含来自不同年龄段和背景的人工智能专家、从业者和爱好者之间发人深省的讨论。每一集都深入探讨了代际经历如何塑造对人工智能的看法，探索随着这种变革性技术的进步所带来的挑战、机遇和道德考虑。 [...]
