貸出・マネタリー統計（26年6月）～銀行貸出は好調が続く、長期貸出金利は25年ぶりに2％を突破
■摘要 6月份银行贷款同比增长6.30%，连续第14个月增长，创统计以来最高增速（剔除新冠疫情）。尽管日本央行加息和长期利率上升，但由于并购、房地产贷款和成本上升对营运资金的需求，贷款仍然强劲，城市银行推动了整体增长。贷款利率方面，随着去年底加息的影响逐渐显现，短期利率保持平稳，但由于国债收益率上升，长期利率近25年来首次突破2%。由于日本央行减少购买国债以及支持放贷增加的资金回收，基础货币加速下降，下行压力预计将持续。另一方面，货币存量增速虽然较上月略有下降，但在银行贷款增加的背景下，保持了较高增速。 ■目录 1. 贷款趋势：银行贷款继续强劲，长期贷款利率25年来首次超过2%。 2．货币基础
放出した備蓄米はどう買戻すべきか～価格低下を望む消費者と、政府買入れを求める市場の間で考える備蓄米制度～
■概要 关于2020年库存大米的释放，除了传统的歉收时期应对措施外，还重新调整了操作方式，以便即使大米分配出现问题也可以释放库存大米。从这个角度来看，此次发布标志着稻米储存制度性质的重大转折。最初，这一过程是从带有回购条件的竞标开始的，但此后操作在短时间内发生了重大变化，包括延长回购期限、暂停购买 2020 年生产的大米以及转向自愿合同。本文探讨的是释放后如何回购库存大米。回购并不是简单地弥补释放量的一种方式，而是必须根据库存余额、年度生产结构、私营部门库存、产量预测、需求趋势等因素来确定。最新发布的消息还透露，库存大米的分配需要时间，民间库存的实际状况了解有限，海外生产的大米已成为体制外的调
■概要 尽管中国正在采取措施应对少子化问题，但出生率并没有得到改善。本文基于近期的实证研究和2026年的调查结果，总结了母亲惩罚和父亲溢价的现状，并思考了它们与少子化的关系。 ■目录 1 - 简介 2 - 什么是母亲罚金和父亲奖金？ 3 - 母亲刑罚随着市场化而扩大 4 - 2026年调查显示的职业母亲的现实 5 - 结论 随着中国出生率持续快速下降，中国已经实施了一系列旨在恢复出生率的措施，包括转向三孩政策、扩大育儿假制度、提供育儿费用所得税扣除以及提供育儿津贴。但出生人数仍处于较低水平，年轻一代的生育意愿并未明显改善。其背后的原因之一是“母性惩罚”和“父性溢价”近年来备受关注。分析生育和育
企業物価指数2026年6月～石油・石炭製品やプラスチック製品の前年比上昇率が拡大～
■概要 2026年6月国内企业商品价格同比上涨7.1%（5月：6.6%），环比上涨0.5个百分点，创2023年3月（7.4%）以来最高涨幅。从对国内企业商品价格同比贡献来看，有色金属（+1.50个百分点）、石油及煤炭产品（+1.45个百分点）、化工产品（+1.12个百分点）贡献较大。受中东局势影响，石油和煤炭产品销量同比增长22.8%（5月：13.7%）。这些趋势也蔓延至塑料制品（5月：同比增长5.6% → 6月：同比增长7.3%）。展望未来，国内企业价格涨幅预计仍将维持高位。上游进口价格（以日元计）自4月份以来持续大幅上涨，同比涨幅超过20%。日元继续贬值，跌至161日元水平（截至本文撰写时
安定局面にある米労働市場－低採用・低解雇と「雇用なき成長」の可能性
■摘要 2016年6月就业统计数据显示，虽然非农就业增速较上月有所放缓，但三个月移动平均线仍保持平稳的就业增速。失业率仍处于较低水平，美国劳动力市场整体保持稳定，从就业DI、企业裁员计划以及失业保险新增申请数可以看出。劳动力需求已从冠状病毒大流行后的过热状态放缓。企业在招聘时保持谨慎态度，同时控制裁员，“低招聘、低解雇”的环境正在形成。此外，招聘态度因公司规模而异，大型公司的招聘意愿有所回升，而中小型公司则保持谨慎态度。在劳动力供给方面，排除新冠疫情影响，劳动力参与率已降至约50年来的最低水平，外国出生劳动力的增长也放缓。更严格的移民政策抑制了劳动力供给的增长，形成了即使就业增幅不如以前失业率
AI時代のサイバーリスク開示－有価証券報告書をテキスト分析して分かること
■概要 通过对证券报告中“经营风险”的文字分析，确认2026年提及“网络攻击”的公司比例将达到47.2%，接近一半，且在各规模、各行业均呈上升趋势。可以说，网络风险已成为各行业共同的管理问题[图1]。提及“人工智能”的企业比例从2021年的3.6%大幅上升至2026年的19.4%。企业对人工智能的描述围绕着一种危机感，即延迟应对人工智能将导致竞争力下降，而将人工智能与网络攻击等风险联系起来的描述仍然很少。然而，随着Mythos丑闻之后，全球范围内对AI对AI构成的威胁的认识不断增强，明年的证券报告预计将加深其与传统安全威胁（如“信息泄露”和“通信故障”）的关系。 ■目录 1 - 简介 2 -
■概要 年龄和工作投入之间有什么关系？在本文中，我们利用 Nissay 研究所对全国员工进行的调查数据分析了年龄与工作投入之间的关系。结果显示，男性和女性在中年时期都存在一个相对下降的“低谷”。中年通常被认为是工作和家庭责任重叠的时期，这可能会导致精神和身体压力增加，因此这可能是重新考虑工作和未来职业的意义的时期。这些结果表明，在解决工作投入问题时，关注中年工作方式和职业发展的重要性。 ■目录 1 - 简介 2 - 研究概述 3 - 工作投入与年龄的关系 4 - 工作活力与年龄的关系 5 - 工作自豪感与年龄的关系 6 - 结论 近年来，人们对工作投入的兴趣（表明对工作积极的心理状态）不断增加
Patriotism and partnership: US 250th and 80 years of Philippine ties
为庆祝美国独立 250 周年，太平洋空军乐队于 2026 年 3 月 4 日至 14 日完成了菲律宾各地的音乐巡演。
Picatinny-produced MUCHETE housing the gold standard for blast mitigation
新泽西州皮卡汀尼阿森纳 - MUCHETE 最初只是一个副业项目，其创始人 Greg Stunzenas 表示，但它已成为军方的罚款之一......
Rangers assess Bumblebee V2 at Fort Benning for homeland defense
佐治亚州本宁堡 — 401 联合跨机构特遣部队和第 75 游骑兵团第 3 营完成了为期五天的综合作战训练...
That Is Embarrassing: Why Frontier AI Still Makes Things Up, and What to Do About It
最好的人工智能模型仍然会产生幻觉。这些幻觉有时很有趣，有时会造成实际伤害。在这篇文章中，我们将考虑最近关于人工智能幻觉的故事，然后深入了解它们发生的原因。这篇文章《令人尴尬：为什么前沿人工智能仍然制造事情，以及如何应对它》首先出现在《走向数据科学》上。
Long Context Isn’t Free — I Built a Safe Prompt-Pruning Layer That Makes LLM Systems Work
法学硕士不会因为忘记而失败，而是因为记得太多而失败。随着对话的增长，提示会积累冗余和低价值的令牌，从而增加成本和延迟，同时默默地降低输出质量。本文介绍了一个确定性的提示修剪层，它可以在不破坏依赖关系的情况下减少令牌的使用，并由真正的基准测试和经过生产测试的设计提供支持。 文章《长上下文不是免费的——我构建了一个使 LLM 系统工作的安全提示修剪层》首先出现在《走向数据科学》上。
AI Enthusiasts Are in a Race Against Time, AI Skeptics Are in a Race Against Entropy
以下文章最初出现在 Charity Majors 的 Substack 上，经作者许可在此重新发布。我最近参加了一次演讲，其中一位演讲者对他们通过纯粹、未经切割的氛围编码所取得的成就做出了一些漂亮的……令人惊讶的声明。工程难题得到解决，积压工作得到清理。重写会有 [...]
This Week in AI: Chips, Checks, and Changing Jobs
本周，数据和人工智能传播者克里斯蒂娜·斯塔索普洛斯 (Christina Stathopoulos) 回来参加个人新闻发布会。克里斯蒂娜没有深入探讨一两个主题，而是将本周的头条新闻整理成几条线索：满足人工智能需求的物理硬件的进步、政府对前沿模型公司的监督范围扩大，以及 [...]
Prompt Injection to Data Exfil in 3 Hops
应该让您担心的事件不会造成破坏性的影响。没有任何内容被删除，没有任何崩溃，没有警报触发。员工要求客服人员汇总客户票据；代理正是这样做的，用户得到了一个有用的答案，在同一秒的某个地方，客户记录通过普通的 HTTPS [...]
Evolving Systems, Volume 17, Issue 2, June 2026
1) 结合金矿勘探策略和麻雀警报机制的改进沙猫群优化算法作者：Lingzhi Wang、Jiarui Zhao、Ling Zhu2) 增强肌电信号：一种优化自适应滤波方法作者：Madhava Rao Alla, Chandan Nayak3) 移动边缘网络和 SDN 中的计算卸载和调度作者：S. Dinesh Kumar, R. M. S. Parvathi4) POETIC-NET：通过图中心性关系增强的上下文特征表示，用于英语诗歌的情感识别作者：Praveen Kumar Kazipeta、Venkatrama Phani Kumar Sistla、Venkata Krishna Kish
External validation is not a bureaucratic detail
胡安·安东尼奥·略雷特 | DOI：https://doi.org/10.21428/39829d0b.eb850608 |一个在它诞生的医院表现良好的模型只证明了一件事：它在家里也能发挥作用。考虑一下最近临床人工智能中最具启发性的失败。 Epic 脓毒症模型是一种专有的早期预警工具，已集成到数百个电子健康记录中……外部验证不是官僚细节 阅读更多 »
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如果使用得当，3M 命令条将非常有用。这些技巧可以将“它从墙上掉下来”变成“几年后它仍然在那里”。
