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英国房地产投资信托基金（REITs）的资产净值（NAV）折价幅度，与市场利率预期呈现强烈的负相关性。这种走势反映出，尽管更高的通胀环境可能推高租金收入，但市场对未来利率上行和融资成本激增的担忧，已完全主导了投资者对房地产资产的估值。 来源：Bloomberg

周三，德国经济部长赖歇（Katherina Reiche）在访华期间强调了确保关键原材料和稀土供应可靠性的重要性。在分别与中国发改委副主任周海兵以及商务部长王文涛举行会谈后，赖歇表示，会谈的内容包括探讨如何“建立我们企业可以信赖的（供应）渠道”。 她表示，德国企业需要获取关键矿产和稀土供应，“因为若无这些原材料，现代社会及现代科技将无从谈起。” 受与美国贸易争端的影响，中国已对七种稀土元素及其制成的磁体实施了申请出口许可制度。这给欧洲企业带来了极大的困扰，因为其中许多企业在资源供应方面严重依赖中国。 赖歇此行正值德国与中国试图重启经济对话之际，但与此同时，双边关系仍因贸易失衡、关于不公平竞争的指责，以及欧盟内部关于采取更严格保护措施的辩论而处于紧张状态。 在谈及欧盟可能采取行动以更好地维护自身利益的可能性时，赖歇表示，作为一个出口导向型国家，德国拥有两项主要利益。一方面，必须采取适当措施来应​​对不公平竞争；另一方面，德国企业必须能够继续向外出口其产品。 赖歇说：“因此，我们向欧盟倡导一种平衡的做法——即在采取有效的贸易保护措施的同时保持对出口的开放态度。” 中国依然是德国最大的贸易伙伴。根据德国联邦统计局的数据，去年的双边贸易额超过了2500亿欧元。其中，德国从中国的进口额增长了8.8%，达到1706亿欧元；而德国对中国的出口额则下降了9.7%，降至813亿欧元。

David Silver在DeepMind负责Reinforcement Learning（RL，强化学习），是AlphaGo团队的核心。他最近有个分享，有些启发： 学习的三个阶段： 1. 基于现有知识的学习 2. 基于人类已有经验的强化学习 3. 忘记人类经验的自我学习 每个更高阶的学习，都在不断丢掉旧的知识，旧的经验。 更具体而言： 1. 当前LLM主流还是Data驱动。问题在于1）Data会成为一个天花板，2）模型会和当前的Data尽量拟合而自身的学习能力被弱化。3）LLM默认会证明自己是对的，所以经常有幻觉的产生。而强化学习是让AI在实际使用中获得数据，反馈，它不试图证明自己是对的，而是不断地在真实世界中试错来验证。 2. 如果没有强化学习，那么AlphaGo只会学会人类的技巧，而没有它第二局超越人类经验的第37手。经验比知识更重要。 3. 而AlphaZero是AlphaGo的下一代，证明了忘记人类经验学习的价值。AlphaZero从完全随机的行为开始，从系统自身生成的经验中学习的方式，使得 AlphaZero 从零开始达到了并超越了人类在围棋和国际象棋等领域的最高水平。 4. 反馈有两种，基于人类经验的反馈（RLHF）和真实世界的反馈。前者是人类事先根据经验设定的标准，但它在真实世界仍然可能是错的。而后者是真正通过行动在真实世界得到的反馈。这是AlphaZero超越AlphaGo的背后原理。 5. David Silver提出“Reward is enough”。我们训练AI的职责主要是把目标和我们的价值观对齐融合在设定的奖励标准中。比如我们设定一个标准，奖励AI让我们变得更健康的策略。这个符合我们的需求，而且这里并不是具体的目标，而是模糊的高层目标——如何变得健康。AI系统自己去优化具体的目标（心率，BMI等），并根据真实的反馈调整具体目标的组合。 6. Anthropic以及一些团队证明了基础模型仍然有提升的空间，因此，Data驱动和强化学习驱动会是两个持续演进的双螺旋，而强化学习会越来越重要。 进一步： 1. 从哲学上讲，在时间之矢方向上的Randomness和熵增是确定的，因而我们无法完全从既有的数据和经验学习，我们只有不停地探索，无论是AI还是我们自身。 2. 我们几乎所有在AI训练中的启示都适用于我们对下一代的教育。

❤️ 2023.03 Patre♡n Tier2 Reisalin ❤️ 本月Tier2是萊莎寶寶٩(＊> ₃ <)۶♥ 是說3/13是我生日但我忘記發文了（欸 祝我兩天前生日快樂໒꒰ྀི∩˃ ᵕ ˂∩꒱ྀི১ 還有PF38新刊籌備中.ᐟ.ᐟ.ᐟ期待咪~~ #Reisalin# #萊莎#

前SpaceX宇航员加勒特·雷斯曼（Garrett Reisman）近期在一场公开访谈中，透露了埃隆·马斯克（Elon Musk）管理其商业帝国的核心决策机制。 雷斯曼指出，马斯克在评估几乎所有重大商业抉择时，使用的并非传统的财务回报率或常规的风险评估模型，而是依赖一个极度单一且具象的评估指标： 该项决策是否能够加速人类在火星建立自给自足殖民地的进程。这一终极目标充当了过滤其所有商业动作的物理棱镜。 在这种极端的愿景驱动下，SpaceX的工程团队长期承受着远超行业常规的沉没成本与执行压力。 雷斯曼证实，马斯克习惯于在项目推进过程中单方面设定极其激进且不容妥协的时间线，并以此高频施压工程团队。 由于航天工程和深空探索具备极高的物理复杂性，研发周期往往难以通过线性逻辑进行精准预测，这也导致SpaceX的实际项目进度频繁出现滞后。 然而，这种极限施压的动作，在客观上将组织内的沟通与协作效率推向了物理极限，团队在反复逼近截止日期的过程中被迫优化工作流。 这种管理模式在传统商业逻辑中极具争议，它在不断挤压员工生理与心理极限的同时，也付出了高额的人力周转成本。 但在资本和资源分发层面，这种将所有商业动作——从特斯拉的现金流反哺，到星链的全球低轨卫星网络铺设——全部收拢于单一终极叙事的做法，赋予了马斯克旗下的实体极高的资金吸纳能力。 所有的延期与技术故障在“火星移民”这一宏大宏图面前，都被市场容忍度对冲成了可接受的试错成本。马斯克的商业帝国正是通过这种方式，将复杂的航天重工业，格式化成了由单一指令集驱动的、高强度迭代的自动化工程引擎。