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北京一位固收基金经理向记者表示，“降准是值得关注的积极信号，至少会降低市场整体的悲观预期，中长期而言我对债市比较乐观。配置上，我们一直坚持中高等级信用债的配置方向，这也是比较符合今年债市环境的策略。热衷于配置高风险债的公司今年出了很多踩雷的情况，这已经给大家敲响了警钟。”

“综合来看，AI在资管领域的风控、投资、投研等方面有着一定优势。但人工智能并非万能，目前也只处在发展初期，只能解决大量简单重复的、适合机器处理的工作，如数据的加工和处理等。对资管行业数据查询、处理帮助较多，但在交易决策上仍替代不了人类。并且机器学习和预测都是基于已有的案例和模型进行，对非常规突发性的黑天鹅事件往往会预测失败”，杨永智对《证券日报》记者表示，从现状来看，人工智能在大资管的应用目前还并未达到全程机器的程度，它更是一个从单一到复杂，从既定程序到自我学习，从低准确率到高精准的一个过程。未来也不是简简单单的机器智能取代人类智能，而是人机协同，共同进化。

总之，通用人工智能目前起码应被看作是可能的，因为没有足够强的反面理由。实 现 途 径由于专用系统的实现途径因问题而异，在这里我只讨论通用人工智能，而且只集中分析几种常见的观点，而把对我自己的研究进路的介绍留给其它文章。在相信通用人工智能可能实现的人们当中，目前最被看好的技术自然非深度学习莫属。每当深度学习的一个新用途出现，总会有人说 “这标志着又向通用人工智能前进了一步”，似乎在这个方向上走下去就是了。在《深度神经网络会产生人这样的智能吗？》中，我已经说明了通过深度学习以及相关的机器学习技术实现通用智能的困难。这里要补充的一点是：有人认为深度学习已经是“通用”的了，因为这个技术可以被应用于很多不同的领域。但这不是“通用人工智能”的意思。深度神经网络的确既能被训练下围棋，也能识别照片，但同一个网络不能同时做这两件事。由于以往的机器学习研究基本上都是以“逼近单一函数”为指向的，把它们推广到多目标（尤其是设计时没有考虑过的目标）绝不是个容易的事，因为它要求整个研究规范的根本改变。时至今日，尚没有一个用深度学习实现通用人工智能的完整路线图，而相信这个可能性的人往往是从已有的成果做简单外推。

会后公布的点阵图显示，美联储官员对前景展望存在分歧，17名官员中有8名官员预计2019年将降息，另有8名官员预计今年按兵不动，还有1人支持加息。美联储主席鲍威尔在会后的新闻发布会上承认这次是点阵图首次发出降息信号，表示“美联储增加宽松政策的可能性一定程度上增强了”，缩表将按计划进行，但尚未真正研究可能降息的规模。

所以，换不换总统，不等于美国换政策，我们要有长期的心理准备。如果我们带有很多侥幸心理，有可能会失败。15、瑞典《工商业日报》 Johan Nylander：在设备层面，华为和其他中国科技企业都已经做到自给自主，现在的形势是不是进一步加强了华为以及中国科技产业自给自足的紧迫感？您之前提到，华为通过使用更多的自研芯片使得自己的利润得到进一步提升。我挺好奇的，为什么使用自己的芯片，利润反而提升了呢？能不能得出这样的结论，目前的贸易争端或者说科技争端反而有利于华为以及中国的科技产业寻求自给自足？

任正非：这个建筑是日本人设计的，内部装修是由俄罗斯、希腊、中国以及日本很多公司和艺术家完成的。建筑框架设计出来以后，下层作为产品和技术的展厅，客户参观完以后，上来喝杯咖啡、聊聊天。建筑师把各种想象堆积在一起，形成这样一个完整的建筑。你们上午参观的溪流背坡村园区也是日本人设计的。这位日本建筑大师叫冈本，他在美国读的本科、硕士、博士，英文讲不好。他设计的这种欧洲经典风格的方案，被评审专家团接受了，所以建成这个样子。这与我们公司的想法没有太大关系。