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“银发”与“芯”征途：中国“十五五”规划展望及其影响

本报告预测中国‘十五五’规划（2026 - 2030年）是国家动员蓝图，核心为韧性、自立和安全。战略从‘经济为主’转向‘安全与经济并重’等，还阐述对个人与市场影响，如职业规划和投资方向。

随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。

图灵奖得主LeCun主导的AMI获10.3亿美元种子轮融资，投前估值35亿美元。团队抛弃大模型路线，转向联合嵌入预测架构，为通用人工智能提供新解法，还将落地多领域，且承诺开源研究。

伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」，从顶会提取想法对比案例训练，不借助实验验证，靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色，还能预测AI新点子。

文章对比CAG和RAG，指出CAG虽解决RAG部分痛点，但有根本限制，对海量变化知识库，RAG不可替代。Aurimas将二者结合做「动态混合层」效果好，还给出实施架构和关键点。

哈萨比斯在Axios AI+峰会上称Scaling Law最早由DeepMind发现，靠它可能达成AGI，还预测未来12个月AI发展，如多模态融合、视觉智能突破等，且Gemini目标是成通用助手。

Anthropic和OpenAI推出新模型后，基础大模型较量进入实战比拼。中国团队Feeling AI的CodeBrain - 1在Terminal - Bench 2.0榜单排全球第二，它聚焦代码编写运行，还能动态调整计划策略，展现出高含金量。

文章指出AI时代人们多只有“领域内判断力”，判断力可当学科训练。介绍预测大赛中普通人表现超CIA分析师，1小时训练能提升10%准确度，还给出判断力3层栈框架及30天训练清单。

Meta 用即时（JiT）测试方法提升软件质量，该方法在代码评审期间动态生成测试，在 AI 辅助开发环境中将缺陷检测能力提升约 4 倍，源于代理式工作流兴起及传统测试套件的局限。

Google DeepMind团队的AlphaGenome模型开源并登上Nature封面。它能以单碱基精度破译百万碱基对DNA序列调控密码，在多项基因组轨迹预测任务表现出色，还可用于疾病研究，虽有不足但潜力巨大。