2022 年新一轮隐债化解工作推进以来，财政部共通报 44 起“隐债问责”典例，背后透露哪些信息，2025 年“隐债问责”典例通报有何不同？系统梳理，供参考。
评：发债的时候都没想过还本金
日前，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势，部署下半年经济工作。会议在肯定上半年主要经济指标表现良好、经济展现强大活力和韧性的同时，指出我国经济运行依然面临不少风险挑战，要正确把握形势，增强忧患意识，坚持底线思维，用好发展机遇、潜力和优势，巩固拓展经济回升向好势头。
评：看看吧
当Anthropic在2024年底推出模型上下文协议（MCP）时，整个开发者社区都为之振奋。混乱如意大利面条般的AI集成难题终于迎来了解决方案。MCP为AI系统与外部服务通信提供了一套简洁的标准化方案——正如API之于互联网，MCP之于AI智能体。
评：协议普及总会将价值挤压至价值链的两端——上游云巨头收割规模红利，下游垂直专家靠壁垒存活。中间层毁灭史正重演。
- AI周
AI混战日：OpenAI开源、Claude发最强coding模型、Google惊艳的世界模型也亮相
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刚刚，GPT-5淘汰所有OpenAI模型，地表最强编程惊艳全场，马斯克不服开怼
在硅谷，有一家极具争议的公司正在为军事和商业应用加速研发先进算法，这就是Palantir。Palantir以两个案例名声大噪：第一是通过分析海量数据和情报，协助美国军方找了本·拉登；二是帮助多家大型银行，追回了庞氏骗局的数十亿美金。
评：硅谷右翼代表之一
英伟达研究院和佐治亚理工大学的研究人员最近发表了一篇论文，抛出了一个非共识的观点：
小语言模型（SLM）才是AI智能体的未来，而不是那些庞大的大型语言模型。
评：SLM是目前创业公司唯一能切入的点
近年来，人工智能领域最引人注目的进展莫过于大模型的飞速发展。这些模型以其惊人的学习能力和泛化能力，正在深刻改变我们对 AI 的认知，并推动着 AGI（通用人工智能）的梦想从科幻走向现实。大模型的发展呈现出两大核心趋势：模型能力的持续跃迁和模型生态的日益开放。
评：AI应用的演进
在过去 4 年中，AI 市场发生了显著演变。当 GPT-3 发布并在 AI 文献中公开讨论缩放定律时，似乎很清楚你可以从 GPT-2 到 GPT-3 的进步速率外推到 GPT-4、5 等，从而意识到一场革命即将发生。
评：回应6的观点
生成式人工智能的爆炸式发展，正在重新点燃“AI抢饭碗”的焦虑。比尔·盖茨在近期在纽约经济俱乐部的演讲中警示：未来五年内，AI将取代大量人类工作岗位，甚至可能出现“无工可打”的极端情景。与此同时，微软研究院（Microsoft Research）发布了一项重磅研究，列出了最容易受到AI冲击的40种职业及目前较为“安全”的40个岗位，为我们描绘了一幅AI冲击就业市场的全景图。
评：职业冲击已经开始
长久以来，科学研究的范式都以数学原理和实验观测为基础。从牛顿的《自然哲学的数学原理》到爱因斯坦的质能方程，科学家们借助公式、定律、实验和精确计算，来理解和预测自然。
而今，随着生成式人工智能的发展，特别是Transformer和Diffusion模型在文本、多模态等领域大放异彩，“生成式科学”有可能改变既往的科学研究范式，即不再拘泥于对每一个中间步骤的精确数学描述和实验验证，而是依靠海量科学数据（如基因序列、结构等）进行基石模型训练并获得直接生成结果的能力，以达到“相对准、绝对快、绝对广”的更优效果。
评：像设计芯片一样设计蛋白质和药物