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連邦準備制度理事会の議長であるウォッシュの「過熱しない」という判断が疑問視され、経済とインフレが同時に加熱している。

アメリカの最新経済データは、連邦準備制度理事会のパウエル議長が経済がまだ過熱していないという判断に挑戦しています。市場は引き続き連邦準備制度が12月に利上げすることに賭けており、後者はより複雑な選択に直面しています。強い消費と企業投資が経済成長を予想以上に押し上げており、インフレが持続的に広がっているため、連邦準備制度は成長を維持するか物価を制御するかの間でより複雑な選択を迫られています。アメリカ商務省が発表したデータによると、第三四半期の実質国内総生産(GDP)は年率換算で前四半期比3.4%増加し、市場の予想を上回りました。同期間中、消費者支出は3.8%増加し、企業設備投資はさらに20.9%の大幅な増加を記録しました。データが発表される前日、パウエルは、アメリカ経済が過熱しているとは考えておらず、過度な金融政策の引き締めによって経済の拡大を妨げたくないと述べました。しかし、最新のデータは、市場が連邦準備制度が引き続き利上げすると予想しているにもかかわらず、アメリカの経済活動には明らかな減速が見られないことを示しています。

メリルリンチは非農業部門雇用者数が9月の利上げの決定要因ではないと述べ、依然として利上げを判断しています。

債券市場が最近激しく変動する中、投資家は米連邦準備制度の決定に影響を与える可能性のある2つの重要な米国データを待っています:今週金曜日に発表される8月の非農業雇用報告と、9月11日に発表される8月のCPIデータです。しかし、アメリカ銀行によれば、これら2つのデータは9月15日から16日の米連邦準備制度の政策決定会合において同じ重要性を持っていません。この銀行は、非農業雇用報告は「前菜」のようなものであり、実際に米連邦準備制度が利上げを行うかどうかを決定する「メインディッシュ」はCPIであると考えています。アメリカ銀行のアナリストは水曜日に次のように述べました:「非農業雇用は9月の利上げの決定的要因になる可能性は低いです。著しく弱い報告は利上げの可能性を低下させるかもしれませんが、CPIは米連邦準備制度が利上げを実行するかどうかを決定する重要なデータです。私たちは9月の利上げの見通しを維持します。」金曜日に発表される非農業データに明らかな下方サプライズがない限り、雇用報告が9月のFOMC会議の議論の最終的な決定要因になることは難しいです。この銀行は特に、インフレが現在の米連邦準備制度がより注目している問題であると強調しています。

アメリカの裁判所は、Kalshiがネバダ州のスポーツ賭博を阻止する権利がないと判断した。

The Blockによると、アメリカの第9巡回控訴裁判所は、予測市場プラットフォームKalshiが連邦政府の規制がネバダ州のスポーツ賭博の規制権に優先することを証明できなかったと判断し、Kalshiは差止命令を得る権利がないとしました。以前、ネバダ州賭博管理委員会はKalshiに対して停止命令を発出し、同州での選挙およびスポーツイベントに関する契約取引を停止するよう要求し、刑事または民事訴訟を提起する可能性があると脅迫しました。その後、Kalshiは賭博管理委員会および州を提訴し、ネバダ州がそのスポーツおよび選挙イベント契約の取引を規制するのを阻止するために仮差止命令を申請しました。地方裁判所は当初その差止命令を承認しましたが、Crypto.comに関する判決が下された後、その差止命令は撤回されました。しかし、控訴裁判所は金曜日に「Kalshiは、商品取引法(CEA)がそのスポーツイベント契約に適用される場合、州の賭博規制に優先する可能性があることを証明できなかったと認定し、地方裁判所の差止命令撤回の決定は裁量権の乱用ではなかったと認定しました。」と述べました。裁判官のグループは「合議体は、Kalshiに適用されるスポーツイベント契約に関して、商品取引法がネバダ州の賭博規制に優先する可能性は低いと認定しました。」と述べました。

CoinbaseがAI「チームメイト」CEEcilを発表:チームの文脈を記憶し、積極的にフォローアップし、自主的に判断することが可能

Coinbaseは内部AIシステム「CEEcil」のアーキテクチャと応用状況を発表しました。このシステムは単なるチャットボットではなく、「チームメンバー」のようなAIエージェントとして設計されており、Slackで@メンションされることができ、長期記憶、積極的なフォローアップ、判断能力を備えています。CEEcilは三層の記憶メカニズムを通じてチームのコンテキストを保持します:バックエンドは承認されたチャンネルから意思決定、ブロッキング事項、責任者などの情報を継続的に抽出します;毎晩短期観察を長期要約に統合します;質問に答える際には必要に応じて過去の記憶、最近の対話、リアルタイムデータを検索します。システムは同時に階層モデルアーキテクチャを採用しており、簡単なクエリは優先的にAPIまたはナレッジベースで処理され、複雑で多段階のタスクはより強力なAIモデルに任せることでコストと遅延を削減します。Coinbaseは、CEEcilが現在、チームが生産事故を処理し、元々数時間待たなければならなかった専門知識に回答するのを助けることができると述べています;将来的には、このモデルを特定のチーム向けの複数のAIエージェントに拡張し、AIが「質問に答える」だけでなく、継続的に記憶し、積極的に参加し、実際の作業を完了できるようにしたいと考えています。
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