朗普自从当选总统以后，就行礼如仪再次宣称要祭出关税大棒，解决“抢了美国人工作”的贸易赤字问题；而不少美国政界人士也行礼如仪，表示关税只会带来通货膨胀。
美国的贸易赤字问题也不是一天两天了，历任总统的解决方案也多有不同。经济学理论告诉我们，要想降低进口、提振出口，减少贸易赤字，最好的方法往往是贬值货币——这会使得以本国货币计算的进口商品和服务价格上涨，以外币计算的出口商品和服务价格下降，从而抑制进口，鼓励出口。
评：关税和汇率混合利用
中国的长期利率正在下降。这是因为中国在12月11、12日举行的中央经济工作会议上确定了“适度宽松”的货币政策方针，对宽松政策的预期加强。作为长期利率指标的10年期国债的中美收益率差扩大至2002年6月以来的最高水平。在人民币不断贬值的背景下，中国究竟能容忍到何种程度，市场的试探已经开始。
英国LSEG的数据显示，中国10年期国债(基准债券)的收益率12月13日一度下降到1.769%(债券价格上升)。连日来刷新历史新低。另一方面，根深蒂固的物价上涨压力使10年期美国国债收益率上升至4.33%。收益率差时隔22年首次超过2.5%。
评：形成自己的交易路径
OpenAI 年末的12天连续Devday更新终于落幕，每天蹲守观看发布会都像在开巧克力盲盒，不知道下一个是什么口味。
在前11天的发布会中，大部分属实非常寡淡，只有三个产品还有些精彩的“滋味”。
总结起来，能称得上重磅的更新包括：o1正式版、Sora、Canvas，它们主要集中在前4天发布。
评：看下OpenAI最近在搞什么事
一 夜之间，中国大模型在国际上狠狠秀了一波肌肉。
近日，国产大模型厂商 DeepSeek 宣布 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。
多项基准测试成绩显示，DeepSeek-V3 超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上与 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
评：国内在模型层面上有逼近的趋势
M4 Mac mini 的发布，结合国补可以说掀起了一股购机潮。16GB 起步的内存、3500 元的价格加上新模具，笔者也忍不住购入了一台。
苹果之所以大发善心，让 Mac mini 从 16GB 内存起跳，其中一个重要的原因就是 Apple Intelligence。不少人会有一个误解：苹果不是外包大模型给 OpenAI 了吗，为什么需要端上计算？实际上大部分 Apple Intelligence 的应用都是苹果自研的模型1，其他提供方的定位更像是搜索引擎。
评：一文了解如何使用大模型
Sora、Genie等模型会都用到的Tokenizer，微软下手了——
开源了一套全能的Video Tokenizer，名为VidTok。
Sora等视频生成模型工作中，都会利用Tokenizer将原始的高维视频数据（如图像和视频帧）转换为更为紧凑的视觉Token，再以视觉Token为目标训练生成模型。
而最新的VidTok，在连续和离散、不同压缩率等多种设定下，各项指标均显著优于SOTA模型。
评：微软在部分AI领域有赶超的趋势
英伟达老黄，成了今年的圣诞老黄。
AI芯片大礼包刚刚曝光：
- GPU新核弹B300，以及附带CPU的超级芯片GB300；
- 高算力，在产品层面上相比B200在FLOPS上提高50%；
- 大显存，从192GB提升到288GB，也是提高了50%。
评：GPU有摩尔定律了
在AI时代，最硬的“资本”不再是资金，而是算力。有数据显示, 2023年全球AI算力需求同比增长超过300%，预计2024年将突破500%。
随之而来的，便是GPU需求量猛增，全世界大厂或创业公司都在各显神通解决“芯荒”难题。
据IDC的研究报告，2023年第四季度，全球GPU供应缺口高达30%。特别是高端AI专用芯片更是供不应求，中小企业的采购周期长达6-12个月。
评：GPU芯片与云计算的明争暗斗，正在科技界缓缓拉开大幕
生命不止，折腾不息。有很多工程师，都尝试过将MCU与OpenAI的ChatGPT结合，做出聊天机器人、语音助手和自然语言界面。
前几天，在OpenAI正式发布o3模型时，同时也宣布了一个可以在Linux和32位MCU上使用的Realtime API SDK，引发一片工程师的热议。
评：OpenAI拓宽AI应用场景
今天继续为大家解读2024年诺贝尔化学奖得主David Baker最新的题为《De Novo Protein Design》的精彩演讲。
在上篇中，David Baker介绍了AI辅助蛋白质合成的技术原理，以及蛋白质合成在医药领域的应用场景，包括治疗癌症、自体免疫疾病、流行病、神经退行性疾病等。
在下篇中，我们将继续探讨AI辅助蛋白质合成在电子科技、可持续发展等领域的具体应用场景。
评：AI何处蛋白质的具体应用场景
Biotech-Biopharma-Bigpharma，三部曲的发展应该是所有创新药企的终极梦想。但在20年前，这注定只能是一个梦想。
从研发到上市后的商业化，条条道路艰险，没有人能够轻易跨越。所以，授权合作甚至卖身，是绝大部分biotech的归宿。
在这一逻辑下，美国的生物制药产业，形成了明确的分工合作，biotech主要负责研发，big pharma则依靠买买买，推进后端临床和商业化。
20年后的今天，这一趋势可能在发生变化。
评：避免作嫁他人
加州大学伯克利分校、微软研究院等提出了一种多模态蛋白质生成方法 PLAID ，可以从更丰富的数据模态 (例如序列) 生成较稀缺的模态 (例如晶体结构) 来实现多模态生成。
过去多年间，科学家们持续致力于探索蛋白质的结构和组成，以更好的解谜「生命密码」。蛋白质功能由其结构决定，包括侧链和主链原子的身份、位置及其生物物理性质，这些统称为全原子结构。然而，想要确定侧链原子的放置位置，必须先了解序列。因此，全原子结构生成可以看作是一个多模态问题，需要同时生成序列和结构。
评：多了一种序列和结构方法
临近圣诞节，波士顿动力发布了一条人形机器人Altas的视频演示，不再需要连着笨重的线缆，身穿圣诞服的Altas俯身下蹲，往后一跃，一个原地后空翻便完成了。
尽管波士顿动力没有公布电驱版Altas售价，但一位机器人行业人士告诉智能涌现，价格预估为百万元人民币。
在Altas视频公布的同一天，大洋彼岸的中国机器人市场点燃了硝烟：众擎机器人推出人形机器人PM01，售价仅8.8万元起。
评：卷价格永远是国内公司的特长
脑机接口一度承载了人们对赛博格的绝大部分想象，但是这两年脑机接口的进步似乎并不是预想中的快，尤其是在 AI 日新月异的进步衬托下。
这其中当然有很多复杂的原因。脑机接口本身就是一个典型的交叉学科，涉及到了电极材料、芯片封装、医疗器械、算法，是一个非常复杂的全系统。更为关键的是，伦理问题使得脑机接口的每一次试验都必须十分慎重。彭雷提到，他们往往需要一年时间来准备一场试验。
实际上，AI 的很多关键技术突破，往往都有脑科学理论的身影，例如神经网络，例如图像识别。
评：BCI和AI结合的应用场景
祝订阅用户2025年一切顺利！