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cot怎么读权威发布_sec csc cot怎么读(2024年11月精准访谈)

内容来源：飘花网电影所属栏目：观点更新日期：2024-11-27

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𐟔 AI搜索与传统搜索大比拼 𐟤” AI搜索与传统搜索有何不同？让我们一起来探索！ 1️⃣ 答案引擎升级：AI搜索不仅提供信息链接，还直接给出答案，信息获取更高效。它提供结构化信息、图表可视化，让浏览体验更佳，并附上reference哦！𐟓– 2️⃣ 复杂问题解决：AI搜索通过Agent、CoT等技术，能进行多步推理、规划，轻松解决复杂任务，如规划假期旅游方案。传统搜索可做不到这点呢！𐟎’ 3️⃣ 交互体验升级：AI搜索支持多轮追问，上下文理解，还能提供延伸阅读和相关问题推荐，让用户交互体验更上一层楼！𐟒슊4️⃣ 多模态搜索突破：AI搜索不再局限于文本，多见皆可搜！只要你有图、有视频，AI都能帮你找到相关信息。𐟓𘊊5️⃣ 集成更多工具：AIGC各类工具如文章总结、报告生成等，都集成在AI搜索中，一应俱全！𐟛 ️ 6️⃣ 无广告干扰：AI搜索更注重用户体验，无广告打扰，让搜索更纯净！𐟌ˆ 𐟤頁I搜索还有更多创新机会，比如与个人知识库结合，或者与智能可穿戴硬件联手，未来可期！ 𐟒ᠦŠ€术方面，LLM语义理解、Agent规划能力、多模态理解等都是AI搜索的利器。而竞争也日益激烈，各大科技巨头都在布局AI搜索领域。 𐟔堥🫦夽“验AI搜索的魅力吧！它或许会颠覆你对传统搜索的认知哦！𐟌Ÿ

指令微调：大模型时代的语言理解新范式 𐟚€ 在自然语言处理领域，预训练语言模型如BERT等，需要通过微调来适应各种任务。然而，对于那些拥有数十亿甚至数百亿参数的大模型来说，为每个任务进行微调的成本是巨大的。因此，研究人员提出了指令微调（Instruction Finetuning）的概念，旨在将多种任务统一到一个生成式自然语言理解框架中，并通过构造训练语料进行微调。例如，情感倾向分析任务可以通过以下指令转换为生成式自然语言理解问题： For each snippet of text, label the sentiment of the text as positive or negative. Text: this film seems thirsty for reflection, itself taking on adolescent qualities. Label: [positive / negative] 通过结合有标注数据和上述指令模板，可以生成大量用于微调的训练数据。这样，在一个大模型中可以同时训练多种任务。研究表明，这种训练方法使得模型具有很好的任务泛化能力，许多未出现在指令微调训练语料中的任务也能很好地完成，尤其在零样本和少样本的情况下表现出色。在FLAN-T5\upcite{chung2022scaling}中，通过混合之前的Muffin、T0-SF、NIV2以及思维链（Chain-of-thought，CoT）混合微调等工作，使用473个数据集合，针对146个任务类型，构造了1836个任务。数据集合包括SQuAD、MNLI、CoNLL2003等。任务类型涵盖阅读理解、问题生成、常识推理、对话上下文生成、完型填空、命名实体识别、文本分类等。指令和训练目标中思维链的示例见图6.36。通过这种方式，研究人员能够更有效地利用大模型的能力，为各种自然语言处理任务提供强大的支持。

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

𐟎‰创意CVC单词图片大赏𐟎‰ 探索1500个精彩纷呈的CVC单词世界！𐟓š 每张单词卡都巧妙融合了图片与英文，让记忆更加深刻，理解更加轻松。𐟌Ÿ 𐟍“自然拼读CVC单词，从"sip"到"Bob"，每一张卡片都是一个小故事。比如，"sip"可以想象成一个小猫在轻轻啜饮牛奶，"Bit"则像是一个小咬一口饼干。 𐟌ž夏日炎炎，来学"Hot"和"Flip Flops"，感受夏日的惬意与活力。冬天也不寂寞，"Cot"和"Snowflake"带你进入皑皑白雪的世界。 𐟚—探索交通工具的世界，"Airplane", "Ambulance", "Bicycle"，每一张都充满了生活的气息。 𐟎„圣诞节到了，"Reindeer", "Santa Claus", "Sleigh"带你进入童话般的冰雪世界。 𐟘„还有更多有趣的单词等你来发现，比如"Baby", "Aunt", "Brother"，每个家庭成员都有他们独特的英文名字。快来一起学习这些充满创意的CVC单词吧！让记忆变得更加有趣和高效！𐟒ꀀ

推出完全国产国密门禁系统，含国密读写器、安全模块、国密卡等，门禁控制器稳定高效，人脸识别精准。系统兼容性强，适用于多行业，提供可靠安全防护。国密（完全国产化）门禁清单：应用管理系统软件 DA-ACSoft-BS 国密读写器 DA-AC-FC2 安全模块 DA-AC-PSAM 国密卡 FM12AG16-A 国密控制终端 DA-AC-1012T 国密人脸读头（带刷卡） DA-AI-RL 磁力锁 DAIC-MJ-CLS 机箱电源 DAIC-MJ-JXDY 出门按键 DAIC-MJ-AN 锁电源(小) DAIC-MJ-SP BS架构或C/S，支持本地局域网、广域网部署服务器，国密密钥，支国产化信创或统信环境如：操作系统：银行麒麟服务器：飞腾处理器：飞腾FT/D2000 数据库：达梦内存：32GB 硬盘：1TB SSD 门禁发卡器 USB通迅免驱动，支持Mifare卡、Mifare Plus卡、FM1208 CPU卡、FM12AG08国密CPU卡、DesFire EV1，CPU等卡片数据的读写操作，PSAM卡座：支持2个PSAM安全模块卡座国密授权密钥安全模块 FM12AG16-A CPU卡是由上海复旦微电子自主研发的最新的高端国密智能非接触CPU 卡，容量为16K Byte EEPROM，国密CPU卡片采用的是国密密钥管理局认可的SM1国密CPU卡，国密安全算法，必须采用专用的国密安全模块(PSAM卡)才允许对国密CPU卡片FM12AG16-A 进行读写操作。门禁控制器 1个门的双向进出控制；控制器采用32位工业级Cotex-M3处理器，比一般门禁系统采用的MCS-51、ARM7等处理器速度更快，质量更可靠；控制器采用嵌入式实时操作系统，系统运行更稳定畅通；控制器内置硬件看门狗，杜绝死机；控制器具有断电检测功能，即使意外断电也能确保系统数据完整无损；控制器电源输入具有过流、反压保护，意外接线错误也不会损坏控制器；提供给读卡器的电源具有过流保护，即使短路读卡器的电源也不会危害到控制器的正常运行，电锁不会打开，系统的安全得到有效保障；所有输入/输出端口具有静电、群脉冲保护电路；通信端口具有静电、群脉冲以及浪涌保护电路，有效防止静电、脉冲等干扰； 2组读卡器输入，可接入各种Wiegand读卡器（二维码刷卡）、人脸识别、指纹识别等设备 1组门磁状态输入 1组开门按钮输入 1组电锁控制输出 1组TTL辅助输入 1组辅助继电器控制输出 1个TCP/IP通信口，连接控制器和控制主机TCP/IP通信速率：10Mb/100Mb自适应 1路RS485输出，可连接RS485读卡器 1路UART输出，可实现与第3方设备进行联动控制脱机工作时可实现控制器间的联动控制主机和控制器的通信经多次认证和加密外理，能有效防止非法人员入侵系统门禁读卡器国密人脸识别门禁读头（完全国产化信创环境下门禁人脸识别终端DAIC-MJ-RLRW）摄像头:双目200W（宽动态）用户数量:5000 人可扩展1W/2W用户人脸容量:5000 人可扩展1W/2W 人脸处理器:双核A7-1.2GHZ 系统:LINUX 存储 :8GB 记录容量：20万条（可存识别照片）感应卡功能：可支持普通IC卡、加密IC卡、CPU卡、二代证物理卡号，可扩展支持FM1208（CPU）卡、DESfire EV1卡、SM1国密卡片识别方式：支持人脸、指纹、卡、密码单一验证和多模态组合验证显示方式：8寸IPS（1280*800高清屏）触摸屏：电容触摸屏通信方式：USB 2.0、U盘、10M/100M自适应有线网络、WiFi通讯、韦根26/34输入输出、RS485 支持语言：简体中文 (其它语言可定制) 语音：WAV音频播放和TTS技术，支持云端自定义TTS语音内容门禁接口：门磁检测1路、开门按钮1路、继电器2路、联动报警1路、备用输入IO检测3路、TTL通讯3路、扩展I2C通讯1路电源：DC12V/2A 使用距离：0.5～1.5M（活体距离0.5～1.5 M）工作温度：-20℃～60℃ 工作湿度：0% ～ 90% 抗静电：接触 ≥6KV 空气 ≥8KV 特性：双目活体检测，智能学习算法，照片下发注册，可扩展公安二代证加密模块人证比对

如何解决大模型结果不如预期的五大方法在使用大模型时，如果结果不如预期，可能是以下几个阶段出现了问题：预训练、SFT、对齐和推断。以下是针对这些问题的解决方案：预训练阶段 𐟧—‍♂️ 预训练阶段的问题通常比较难以解决，因为它们涉及到大模型能力的上限。解决这些问题相当于提升基座能力，类似于从GPT 3.5升级到GPT 4。这虽然通用，但成本高且难度大。例如，复读机问题在GPT 3.5中常见，但在GPT 4中几乎不存在。 SFT和对齐阶段 𐟔„ 在SFT和对齐阶段，可以通过强化训练数据来解决特定问题。具体方法包括构造正确的数据进行强化训练，或者使用正例构造reward model的正样本，badcase构造负样本，然后使用PPO或DPO等方法强化大模型的认知。这种方法对一些模式明显的问题有帮助，但对复杂问题效果有限。推断阶段 𐟧Ž視�𖦮𕧚„问题可以分为两类：生成参数调整和prompt层面调整。生成参数调整可以通过增加多样性参数或调整重复惩罚参数来减轻复读机问题。而prompt层面调整则可以使用RAG方案，承认基座能力的局限性，并通过提供更多的“参考信息”来减少幻觉问题。此外，RAG还支持动态更新和外部知识增强。 Agent能力构建 𐟤– 通过Cot和Tool Use等构建的agent能力，可以在prompt上提供更多的过程提示和工具调用参考，期望大模型通过任务规划和使用外部工具来弥补能力的不足。安全方面 𐟛᯸ 对于安全方面的问题，如用户引诱回答政治敏感类问题，期望的答复可以简化为兜底的拒绝回答。在SFT和对齐阶段都有对应的方案，通过强化训练数据和使用reward model来减少这类问题的发生。通过以上方法，可以有效解决大模型结果不如预期的问题，提升模型的表现和可靠性。

我说白银涨起来会六亲不认。结果昨晚黄金上涨了1.04%，白银刚好上涨了6.34%，这个比例关系真的很有趣。更有趣的是这个周线收的，如果说黄金打断了金银银行的脊柱，那白银连他们的手脚也打断了。不过，大涨之后通常会获利回吐，金银银行也不会任由损失扩大，毕竟至少它们在白银上就有不低于6亿盎司的裸空头的空单，也就是下周，会是更为关键的一周。我会在周一结合COT报告进行分析。白银大涨，大家想知道其中的原因吗？需求突然增加？产量长期赤字，又有什么新发明用到白银了？这些是原因，但是不是主导原因。真正最关键的原因，我昨天在《纸醉金迷》的帖子里面已经提及，白银的暴涨是因为黄金打断了金银银行的脊椎，所以他们无力再压制白银。或者再进一步，继续压制白银需要承担的风险会越来越大。为什么呢？很简单，银行体系风险的爆发，正在倒计时中。熟悉我的读者可能知道，我正在跟踪美国银行BAC，巴菲特大规模减持美国银行BAC是一个标志性的举动，我不知道大家对于巴菲特的投资经历研究有多深，但是我想告诉大家的是，他是“真正懂得”投资银行的投资人。实际上，巴菲特自2020年初以来，就开始出售其所有的商业银行股份，除了花旗银行。他出售了所持有的346百万股的富国银行股份（$WFC）；出售了150百万股的美国合众银行股份（$USB）；出售了60百万股的摩根大通股份（$JPM）；出售了1200万股的高盛股份（$GS）。而且，巴菲特并不是唯一一个抛售所有美国银行的知名投资人。达利欧的桥水基金（全球最大的对冲基金）也抛售了超过1亿美元的美国银行股份，几乎清空了所有银行股票，包括：摩根大通（JPM）、美国银行（BAC）、富国银行（WFC）、高盛（GS）、摩根士丹利（MS）、夏威夷银行（BOH）、PNC金融（PNC）、公民金融集团（CFG）和第一资本金融公司（COF）。为什么呢？还记得我分析美国银行资产负债表后得出的结论吗？美国的银行体系，无论大小银行中都充斥着巨量的，数以万亿计的“有毒资产”，包括亏到伤筋动骨的国债、加杠杆的衍生品、配合资产管理公司裸卖空导致损失惨重的股票抵押物，等等。因此我才认为，降息50bp的核心原因，是救银行。有趣的是，现任美联储主席鲍威尔和全体官员都是银行的“保护伞”，但是不妨碍离职的美联储官员出来揭短。美联储前副主席托马斯ⷩœ尼格公开表示： “各位，我只想知道一个问题：还有多久你们会失败？我不想听你们把公式弄得多复杂来迷惑我，当然也会迷惑公众”。霍尼格身份很特殊，他在美联储体系内极有声望，他是美联储历史为数不多（也就两三位），最受尊敬的官员之一，他曾担任圣路易斯联邦储备银行行长长达20年（1991-2011），霍尼格警告的问题是：当前的监管规定与经济现实不符。目前而言，衡量银行资本充足率的方式是风险加权资本（Risk-Weighted Capital），它是根据银行资产的风险水平来调整资本要求，而不是简单地看资产的总量。这种方法的核心理念是，不同的资产风险水平不同，所以银行需要为高风险资产准备更多的资本，而低风险资产则需要较少的资本。而霍尼格作为业内人，告诉我们，“风险加权资本”这一概念可能让投资者对银行的财务健康状况产生误导。真正重要的是银行拥有多少实际的股本（即真正的资本）。而实际股本是指银行自身的资金，能够应对各种不确定的风险或冲击（无论这些风险来自资产负债表的哪个部分）。换句话说，投资者更关心银行在遇到金融危机、经济衰退或其他财务问题时，是否有足够的资本来吸收这些损失并保持稳定。想想我们的央妈给中国六大银行加防御用的是什么方法？“增加核心一级资本”，这是真正的行家，也真是亲妈才做的事。而在2020年夏天开始承担利率风险的所有银行中，美国银行购买了超过5000亿美元的长期债券！这是所有银行中最多的！美国银行仅仅披露了其债券投资组合中有900亿美元的未确认“按市值计价”损失，而该银行的有形股本（即实际股本）仅为1945亿美元。而如果长期收益率持续保持在4%以上的高位，美国银行的股本很快会被全部“抵消”。我在9月1日的早安贴做了详细分析。这也是我认为美国银行市盈率15倍，股价处于高位是一个大笑话的原因。我的老师曾经告诫我们，当你设定投资收益率为20%的时候，就不应该试图去承受超过20%的风险。否则你亏损的概率可能就高达80%。（看作比喻）在任何时候，只关注股价的涨跌是最愚蠢的，对于投资而言，能够准确判断市场交易的底层逻辑，并且准确衡量自己投资的风险与收益，这才是最关键的。大家早安！

《#LLM逻辑推理的枷锁与破局策略#》大型语言模型（LLM）常常看似能够有效地进行推理（Reasoning）。它们能够给出连贯且与上下文紧密相关的回复，这些回复与人的推理结果相似。不过，这种表面上的能力可能会产生误导。大型语言模型在面对需要大量推理链的复杂问题时经常犯错。它们的回复起初可能看起来合乎逻辑，但往往缺乏进行合理推理所需的深度和准确性。这在涉及多个步骤或复杂逻辑推导的任务中尤为明显，在这些任务中，模型可能会出错并得出错误的结论。 OpenAI的o1等模型的出现，其令人赞叹的推理能力看似是重大进步。然而，这种方法在大型语言模型的逻辑推理方面并非一种全新范式。实际上，这仅仅是在微调阶段明确引入思维链提示，并通过强化学习让模型选择最连贯的推导路径的方式。本文探究大型语言模型在推理方面的根本局限，凸显其先进输出成果与逻辑推导能力明显欠缺之间的显著差异。通过对这些模型的随机性、计算约束以及缺乏完整计算能力等方面进行考察，我们将揭示其在复杂推理任务中失败的原因。此外，本文将讨论当前提升大型语言模型推理能力的策略，包括思维链（CoT）提示和自我批判机制，同时批判性地评估它们的有效性和潜在挑战。本文旨在促进对大型语言模型能做什么和不能做什么有更深入的理解，提醒人们在解读它们看似智能的回答时要保持谨慎的态度。本文作者Alejandro Piad Morffis是古巴哈瓦那大学的助理教授和AI研究员，也是专注于数据科学和机器学习应用的公司SYALIA, S.R.L的CTO。人工智能[超话] ChatGPT[超话] 生成式AI[超话] ai #LLM#

𐟓… 今日工作总结 𐟓Š 1. 𐟓 扁钢与钢筋的重量计算：扁钢的重量公式为“扁钢长度理论重量根数”，而钢筋的重量则是“钢筋理论重量长度根数”。 𐟓˜ 钢爬梯的参考图集：15J401提供了钢爬梯的详细图集参考。 𐟎蠩’⧈즢賂𗦼†的工程量计算：在湖北定额中，钢爬梯刷漆的工程量按面积计算。 𐟔⠇255/30/100的解读：G代表钢格板，255表示25mm*5mm的扁钢，30指的是扁钢之间的距离，100则是扭钢之间的距离为100mm。 𐟓Š 异型梁的钢筋输入：在土建软件中，异型梁的钢筋需要在其他钢筋项目中输入。 𐟏—️ 基坑放坡系数：深度超过2m的基坑需要设置放坡，放坡系数为宽/高的数值，例如60Ⱗš„放坡系数为cot60ⰽ√3/3≈0.544。 𐟔 原位标注识别：如果原位标注无法识别，可以尝试还原Cad图纸，再识别原位标注，最后点选识别。 𐟓‘ 添加模型图纸：在同一个工程中，可以通过工程设置左上角的“+”添加新的模型重命名。 𐟔’ 图纸旋转：旋转图纸前需先解锁图纸后的𐟔’，旋转完成后再次锁定。 𐟒𐠦Š•标报价金额：工程的投标报价金额通常在施工单位的响应文件或招标文件中前几页可以找到。

有一点可笑，昨天早上刚通过分析得出日本间银行市场可能出现流动性风险，晚上就看到欧洲央行降息25BP的消息。美联储欧洲分行开始提供流动性。一、更“可笑”的一幕出现了，除了一个月期限美债下跌外，昨晚美债几乎所有期限的债券收益率全线上涨。一个月期美债收益率为什么下跌？它正在被大量买入，还记得吗？它是比现金更好的现金等价物，危机前的避险优选资产。然后我又看到一个数据，从9月26日起至现在，三周左右时间内，美国政府债务增加了4550亿美元。与此同时，债市的MOVE指数10月份跃升40%，达到2023年11月以来的最高水平。债市正在发出崩溃的哀鸣。为了哈里斯胜选，民主党政府已经不惜一切代价。而股市依然在连创新高，这是最无知的本末倒置，因为美国的根基是美元和美债，美股只是吸附其上的水蛭，而现在它正在准备吸干所有的血（流动性）。美元指数继续上涨，顺便说一下，104.3是一个强阻力位，这个位置美元指数突破不了，后续就会出现较大幅度回调的情况。与此同时，黄金开始飙升，COMEX黄金突破并站稳2708，这又说明什么？纸黄金对实物黄金的操控越来越弱。我有点期待看到周五的COT持仓报告了，我相信满篇都会透出金银银行的绝望。黄金的崛起也是白银的巨大助力，压制越疯狂，未来的爆发力会越大，而32.5是一个最关键的考验，而得到赤字、通胀、美债崩溃、黄金暴涨的巨大助力，白银突破的概率也在加大。 ★继续看下去，昨天读者在评论区提醒我的，会干扰我的测试的“恐怖数据”，9月零售销售额。几乎99%的人，看到对于这个数据的描述会是这样的：美国9月的零售销售数据表现强劲，环比增长0.4%，高于预期的0.3%，也超越了8月的0.1%增长。年度同比增长达到1.7%。这表明尽管经济面临挑战，美国消费者的支出依然保持稳健。核心零售销售（不包括汽车）同样表现良好，这意味着消费市场依然具有韧性。这些表述不会告诉你，这个数据的另一面：（截图放在文章的下面）未经调整数据显示： 9月销售额：2024年9月的销售额为681,456百万美元，略低于2023年9月的681,679百万美元。 8月数据：2024年8月的销售额为736,722百万美元。看到了吗？9月的销售额不增反降。这些分析更不会告诉你。美国名义零售销售额在过去一年中增长了1.4%，但经过通胀调整后，实际销售额下降了0.9%。这两个数字都明显低于历史平均水平，名义增长为4.6%，实际增长为2.0%。我为什么一直在不断提示美国市场的风险，这就是原因。99%的人，不会去看“真实”的数据，更不会对数据进行哪怕最基础的分析。他们只会拿着P图P到美国投资人自己都不信的数据，在所有文章中得意洋洋的叫嚷，当然，也包含我的评论区。二、有读者希望我分析在美国大选之后，大选结果对于美国经济以及中国的影响。首先明确一点，无论特朗普或者哈里斯上台，都没有办法解决美国面临的困境。美国大选有四种可能： 1、特朗普当选+共和党控制两院——共和党全控美国——股债汇三杀——10%可能性。因为这种变动过于剧烈，而民主党的反击很可能会从金融市场入手，引爆之前埋的各种雷。而特朗普政府本身的经济主张也会助长各方面的风险：共和党的财政政策倾向于扩大赤字和增加政府支出，尤其是在基础设施和军事领域，会导致国债供应增加，推动美债收益率上升。特朗普一直主张对中国收取高额关税，世界范围内全面启动贸易战，连盟友都不会放过，会极大程度影响企业利润，尤其是科技股这种依靠全球市场获利的企业。 2、特朗普当选+民主党最少控制一院——两党势均力敌——基本维持现状——33%可能性。但是，这里有一个问题，之前为了哈里斯当选，民主党的各种加持光环，包括政府支出维持的就业率，数据调整降下来的通胀和强劲增长的GDP，只涨不跌的神奇美股等等，这些光环都会被撤掉，而特朗普是否有能力维系这一切，就要看他背后的利益集团的本事了。 3、哈里斯当选+共和党最少控制一院——两党势均力敌——基本维持现状，这种情况基本与现在一样，变化最温和——33%可能性。 4、哈里斯当选+民主党国会——民主党全控美国——股债双杀——10% 民主党倾向于扩大政府支出，尤其是在社会福利和基础设施项目上。这也会增加政府的财政赤字，导致债券供应增加，推高美债收益率。在失去共和党掣肘之后，民主党可能会加强对科技、能源等行业的监管，而且还记得拜登和哈里斯提出的增加税收的计划吗？大幅提高资本利得税，而这将削减企业利润，从而对股市不利，尤其是大公司和高盈利公司。短期内股市会有剧烈动荡。在所有的情境中，第一种对于中国短期内最不利，但从中长期看，一个逆全球化，奉行孤立主义的美国反而是最“安全”的。最后，四种可能都利好黄金。大家早安。#2024洞察时局#

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