2月21日，特朗普签署《美国优先投资政策》备忘录（以下简称“美国优先投资政策”），备忘录的主题明晃晃地写在其中：美国投资者将投资美国的未来，而不是其他国家的未来。
外交部发言人随后在记者会上回应称：美国加严对中国赴美投资的安全审查，严重打击中国企业对美的投资信心，破坏的是美国自己的营商环境；加码限制美国对华投资，是人为干预美国企业自主决策，扭曲两国投资往来。美方发布的有关备忘录以“国家安全”为由，将中国列为“外国对手”，采取各种歧视性举措，强化对华双向投资限制。中方对此强烈不满、坚决反对，已向美方提出严正交涉。
评：金融有序脱钩
- AI周
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自从理查德·萨顿（Richard Sutton）以一篇《经验的时代》（The Age of Experience）批评大型语言模型（LLM）缺乏真正的持续学习和元学习能力以来，整个LLM界最近频繁开始了对这一天花板集体突围。在过去，业界不乏制造“自进化模型”的尝试，这些尝试在逻辑上与持续学习的目标一致，即模型应能逐步自我进化变得更强。但直到最近，实现这一目标的几条路径才开始变得逐步更加明朗。
评：LLM持续学习的三种方法
进入2025年，AI创投生态的焦点正从技术炒作转向商业化落地，AI独角兽们开始证明其可持续的收入模式。AI Agent和“AI原生”独角兽商业模式的发展成熟为全新的企业形态和创业模式提供了可能。
评：AI创业组织新模式
最近，在2025北京微电子国际研讨会暨IC WORLD大会重要专题论坛——RDI生态·北京创新论坛·2025 上，“RISC-V商用落地加速营伙伴计划”正式发布。这个计划面向国内RISC-V芯片商、设备商、方案商、集成商等行业伙伴，征集可解决最终客户需求、但尚未完善的RISC-VPoC（概念验证）和Demo（演示原型）方案。发起者“北京RISC-V数字基础设施创新中心”将从需求匹配度、方案潜力、投入产出等维度对提交的方案进行评估，甄选后提供为期10个月的集中式资源支持（即“加速营”），最终将PoC和Demo升级为可商用、满足规模化市场需求的解决方案，推动RISC-V技术在实际应用中的规模化部署。
评：RISC-V的生意经
ICLR 2026爆火领域VLA（Vision-Language-Action，视觉-语言-动作）全面综述来了！如果你还不了解VLA是什么，以及这个让机器人学者集体兴奋的领域进展如何，看这一篇就够了。
评：VLA概览
苏黎世联邦理工学院、加州理工学院与阿尔伯塔大学等机构的联合团队提出了一种名为 NOBLE 的深度学习框架。它是首个通过人类大脑皮层实验数据来验证其性能的规模化深度学习框架，首次实现了直接从实验数据中学习神经元的非线性动力学行为，其模拟速度比传统数值求解器快出 4200 倍。
评：神经元模拟
针对传统的蛋白设计依赖物理计算、计算成本高、设计空间受限，且难以同时处理多模态目标的局限，麻省理工学院与多家机构合作推出了 BoltzGen，以几何连续表示代替传统离散残基标签，实现蛋白折叠与结合体设计的联合训练，并构建了灵活的设计规范语言，实现了跨分子类型的可控生成，提高了模型的设计效率、通用性和可解释性。
评：蛋白质设计开源gpt4
以下或许是一位地理科研工作者的日常：为了让所需的地理模型表现得更好，他不断和大模型（如ChatGPT）对话，尝试改进代码或修复bug。大模型给出的初版答案往往并不完美，于是研究者又会根据结果提出新的修改意见。就这样一来一回，经过不断交互，代码逐渐被打磨得完善。
这种「和大模型互动、改进算法」的方式，已经成为地理研究的常见操作。那问题来了：能不能更进一步？——让这种交互—改进的过程自动发生，让AI不再只是帮手，而是真正像科学家一样，自己去进化地理模型？MIT和斯坦福学者提出了GeoEvolve，尝试了这样一种探索：把地理知识「嵌入」AI，让它的进化更靠谱、更接近地理学原理；让大模型不只是辅助工具，而是成为能够自主改进算法的「科研合作者」
评：从人机交互到自主进化
OpenFold3-preview（OF3p）是 OpenFold 团队对AlphaFold3（AF3）的开源复现前瞻版，目标是在各分子模态上达到与 AF3 的位级一致（bitwise reproduction）与性能平价。
评：AF3开源平替