2025年行将结束，中国经济在内外部风险挑战中表现出强劲的韧性，表现出两个“高于预期”和两个“低于预期”的特点，全年增速呈“前高后低”走势。展望2026年，有必要回顾2025年中国经济的特征以及回答明年的经济运行主线是什么？明年的风险挑战有哪些？怎样实施宏观调控保障“十五五”开局实现“开门红”？本文主要回答上述问题。
评：2026年展望
在此需说明，分析师并非认为人工智能本身缺乏发展持续性，相反，分析师预计它将继续保持高速增长。真正面临风险的，是那些投入到数据中心、图形处理器、冷却系统、供电及布线等领域高达数千亿美元的人工智能资本开支 —— 未来的人工智能技术，根本无需如此庞大的硬件投入规模。在数据中心支出缩减的潜在风险面前，没有哪家企业比英伟达受到的冲击会更大。如今，该公司的绝大部分营收和利润都来源于为数据中心提供相关产品。
评：AI快速增长的忧虑
- AI周
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We present Segment Anything Model (SAM) 3, a unified model that detects, segments, and tracks objects in images and videos based on concept prompts, which we define as either short noun phrases (e.g., “yellow school bus”), image exemplars, or a combination of both. Promptable Concept Segmentation (PCS) takes such prompts and returns segmentation masks and unique identities for all matching object instances. To advance PCS, we build a scalable data engine that produces a high-quality dataset with 4M unique concept labels, including hard negatives, across images and videos. Our model consists of an image-level detector and a memory-based video tracker that share a single backbone. Recognition and localization are decoupled with a presence head, which boosts detection accuracy. SAM 3 delivers a 2× gain over existing systems in both image and video PCS, and improves previous SAM capabilities on visual segmentation tasks. We open source SAM 3 along with our new Segment Anything with Concepts (SA-Co) benchmark for promptable concept segmentation.
评：the concepts of SAM3
These pages contain an outline history of the Stanford NLP Group and other parts of the history of Natural Language Processing at Stanford University, initially put together for the Stanford NLP Group 25th Anniversary Reunion.
评： the history NLP development at Stanford
未来已来，机会属于那些敢于预见的人。希望这份总结能帮助你在 2026 年的投资征途中，看清迷雾，抢占先机。
评：AI 定义一切
硅谷创业社区 South Park Commons 的一场对话中，微软 CTO Kevin Scott 聊职业拐点、与 OpenAI 合作、AI 时代更值钱的问题为什么总被忽视。整场对话 56 分钟，话题从创业试错，一路聊到开源与闭源。
评：AI 创业最怕的，不是技术落后，而是把“噪音”当信号。
Curing disease is a noble cause, but the odds are stacked against us. My perspective on biotech is a little unusual: I’m not a scientist, though I briefly worked in a biology lab. I’m a software engineer who has spent more than a decade immersed in the biopharma industry, building tools for the scientists who drive it forward. The frustrations I hear haven’t changed. Making a new medicine is too slow, too costly, and too uncertain. This essay distills what I’ve learned about where the system is broken and why, with AI as a catalyst, we have a once-in-a-generation chance to fix it.
评：biotech with AI
2025年，中国机器人产业经历了从“表演嘉宾”到“工厂工人”转变，也从“技术演示”阶段迈入以实际应用为导向的“价值验证”新周期。订单激增、资本热潮、上市冲刺，共同奏响了这一年的产业主旋律。然而，在喧嚣的量产呼声与动辄亿元的融资背后，关于机器人何时能真正“干活”、行业是否存在“虚火”的审慎思考等等，同样构成了理解这场产业变革不可或缺的另一面。
评：从验证到起量
在2025年即将结束之际，界面新闻回顾了今年创投圈的八大风口。从IPO狂欢的半导体到街头巷尾热议的短剧，从人机共舞的具身智能到业绩狂奔的3D打印，它们既有硬科技的深度突破，又有消费场景的快速落地；既延续了AI浪潮，也见证了传统产业与数字技术的深度融合。以AI为代表的硬科技，仍是创投圈当下最高频的关键词。如果说移动互联网时代，投资人最在意的是指标是流量和规模，如今硬科技当道的新周期，考验的不仅是初创公司的技术壁垒，更是资本的耐心。
评：2025创投风口