作为"十五五"开局之年，2026年能否创造良好开局将深 刻影响着未来五年的宏观经济增长走势。其中，值得关注 的一个焦点便是GDP增速目标几何。 作者： 田进 封图：图虫创意 "十四五"时期，中国GDP总量接连跨越110万亿元、120万亿元、130万亿元三个大台阶，2020— 2024年的年均实际增速为5.5%，远高于同期全世界3.9%的年均增速。中国2025年前三季度GDP增 速达5.2%，全年增速大概率在5%及以上。 作为"十五五"开局之年，2026年能否创造良好开局将深刻影响着未来五年的宏观经济增长走势。 其中，值得关注的一个焦点便是GDP增速目标几何。 被网络烂梗包围的小学生 因为发展中的问题与向好的趋势交织，市场对于中国经济2026年的增速存在不同看法。此前，多 位宏观经济专家预估2026年中国经济增速目标可能会设定在4.5%至5%之间。在实际增速方面，近 期，西部证券、中泰国际、中信建投预计2026年中国GDP增速仍可维持在5%左右；高盛中国研究 团队的预测值为4.8%，野村发布的全球宏观经济展望则预计明年中国GDP增速为4.3%，其中上半 年、下半年增速分别为4.1%、4.5%。 近几年，就业尤其 ...

天创时尚关于"超长"锁定期的安排并非孤例。在天创时尚披露 上述计划的同一天，奥联电也披露了其控制权拟发生变更的提 示性公告。收购方同样在公告中承诺，所获股份5年内不进行 转让。 作者： 黄一帆 封图：图虫创意 收购方承诺所获股份5年内不对外转让，3年内不质押——12月27日，天创时尚（603608.SH）发布 的一则控制权拟发生变更的提示性公告，引起市场各方的关注和热议。 中国证监会发布的《上市公司收购管理办法》规定，在上市公司收购中，收购人持有的被收购公司 的股份，在收购完成后18个月内不进行转让。 公开资料显示，天创时尚的主营业务为时尚鞋履服饰类业务，聚焦中高端女鞋。 财务数据显示，2023年至2025年前三季度，天创时尚的营收分别为12.74亿元、10.99亿元和7.44亿 元，净利润连续亏损。 2025年12月26日，天创时尚披露，控股股东泉州禾天投资合伙企业（普通合伙）（下称"泉州禾 天"）、实际控制人李林、第二大股东高创有限公司（下称"香港高创"）与安徽先睿投资控股有限 公司（下称"安徽先睿"）签署《股份转让协议》。 公告显示，泉州禾天和香港高创分别持有天创时尚17.45%和13.61%的股权。本 ...

行业动态与市场规模 - 胶原蛋白在医疗、美容和保健等领域的应用已形成2000亿的市场规模，预计2030年将达5000亿 [1] - 随着新产品获批，中国持械三证的胶原蛋白产品已增至15个，但真正上市成为主流的产品只占三分之一 [1] - 行业趋势正从“体积增容”迈入“营养紧致”的全新阶段，营养紧致预计将成为行业主流趋势 [1] 公司战略合作与产品发布 - 媛颂集团与崇山生物于1月2日正式达成战略合作，标志着临床机构与研发企业协同模式的升级 [1] - 全球首款源自牛跟腱的胶原蛋白产品“娇媛天使”将于1月2日在媛颂全国直营体系首发 [1] - 合作不仅是引入新产品，更是以新品功能效果为基础，结合抗衰医学、自然美学、材料学，打造一套全新的诊疗方案 [1] 产品技术与审批进展 - 崇山生物“娇媛天使”作为全球首款牛跟腱胶原蛋白植入剂，于去年12月10日获批国家药监局“械三证” [1] - 产品的高标准体现在三个经过重新定义的核心维度，在成分浓度、材料来源、应用技术等方面具有优势 [1]

根据中指监测，2025年12月1日-2025年12月28日中西部重点城市武汉、成都、重庆累计开盘39次，推出 房源4124套，推盘量环比基本与上月齐平，其中老推新项目为主，刚改、改善型产品占据主流，占比为 72.97%。整体去化情况一般，个盘去化良好，武汉的万科东合映象等4盘，成都的中旅金沙馥棠等6个 项目开盘去化非常好。 ...

芝商所上调保证金以应对白银逼空行情 - 芝商所在过去两周内第三次上调COMEX白银期货合约初始保证金 非高风险组合新保证金为每手32,500美元 高风险组合新初始保证金为每手35,750美元 [2] - 保证金上调导致COMEX白银期货价格从高点回落至71美元/盎司附近 [2][19] 白银价格出现大幅上涨 - 自2025年11月以来 COMEX白银期货价格从45美元/盎司涨至最高82.67美元/盎司 累计涨幅达83% [3] - 过去一个月内 价格从58美元/盎司快速涨至82.67美元/盎司 单月涨幅约占全年涨幅的50% [9] 逼空行情背后的驱动因素 - 行情始于2025年10月 市场传闻有买家在伦敦市场下单买入1,000吨白银现货 购买量超过COMEX市场扣除ETF持仓外的所有注册仓单 引发现货吃紧 [4][5] - 白银市场已连续5年处于结构性短缺 过去5年累计供应缺口高达约7.9亿至8.2亿盎司 接近全球一年的矿山产量 [14] - 伦敦市场一年期白银掉期利率与美国利率的差值在2025年12月中旬达到-7.48% 显示现货极度紧缺 [10] 市场参与者的行为与头寸变化 - 摩根大通、高盛、汇丰等大型投行传统上在COMEX白银期货市场持有庞大空头头寸以进行套期保值 [6] - 截至2025年12月2日当周 美国银行机构已“空翻多” 持有773份COMEX白银期货净多头合约 [14] - 摩根大通今年以来已陆续平仓约2亿盎司COMEX白银期货空头头寸 目前已成为市场多头力量 [14] - 截至同期 非美银行机构仍持有43,084份COMEX白银期货净空头合约 [14] 库存变化加剧市场紧张 - 2025年11月底 一家大型投行将其托管的1,340万盎司（约380吨）白银从COMEX注册库存转移至合格库存 约占COMEX可交割库存的8.9% [8] - 上海期货交易所白银价格较伦敦、纽约市场高出约5美元/盎司 引发套利交易 进一步减少了伦敦、纽约的白银现货库存 [10] - 截至2025年12月16日当周 COMEX白银期货市场未平仓合约规模达11.24亿盎司 可交割白银库存却不到1.4亿盎司 [10] 市场传闻与情绪推动 - 市场流传“一家系统重要性银行白银期货空头头寸爆仓”的传闻 尽管相关银行予以否认且监管数据不支持 但仍激发了市场逼空情绪 [3][12][13][16] - 受此传闻影响 COMEX白银期货价格在2025年12月29日早盘一度大涨逾6% 创下年内高点82.67美元/盎司 [16] - 美国社交平台上关于“逼空白银”的帖子迅速增加 吸引更多散户与投机资本加入 [9] - 全球大型白银ETF——iShares Silver Trust的买涨期权交易量快速攀升 接近2021年以来高位 [10] 机构观点与历史对比 - 分析师认为 当前涨势主要驱动力是白银市场日益严重的结构性供需失衡 [9] - 回顾历史 1970-1980年及2009-2011年的白银逼空行情 均因芝商所大幅调高保证金和美联储收紧货币政策而终结 [3][20] - 多位华尔街对冲基金经理认为 只有“美联储收紧货币政策+芝商所大幅调高保证金”的组合拳才能令当前逼空潮平息 [21] - 在美联储倾向降息的背景下 芝商所单独行动被认为“独木难支” [21] 投机资本的策略与预期 - 有机构从美股和美债市场抽调资金 从容追加保证金以维持庞大的白银期货买涨头寸 [21] - 部分华尔街对冲基金经理认为 白银价格较合理估值虚高逾30% 但鉴于增量资金涌入 价格仍有较大概率在短期内突破100美元/盎司 [16] - 逼空者同时将资金转向购买白银ETF与COMEX白银买涨期权 为价格回调做好脱身准备 [21]

一、活动时间 全国邮储银行（601658）信用卡持卡人(以下简称"持卡人") 三、活动形式 (一)首绑立减活动 活动期间，在京东支付首次绑定邮储银行信用卡的京东实名用户在京东商城(App/网页版)购买实物类部 分商品使用京东支付并选择邮储银行信用卡快捷支付时，即有机会享受单笔实付金额满5.01元(含)立减5 元优惠。活动期间，每日名额不少于1000个，每日0点起发放，同一用户限享1次权益。名额有限，先到 先得，实际优惠以收银台展示金额为准，活动结束时间以名额消耗为准。 (二)支付立减活动 活动期间，已绑京东的邮储信用卡持卡用户在京东商城(APP/网页版)购买实物类部分商品使用京东支付 并选择邮储银行信用卡快捷支付时，即有机会享受单笔实付金额满88元立减1元。活动期间，每天不少 于5,000个名额 (一)首绑立减活动 2026年1月1日至2026年2月20日，每日00：00:00-23:59:59 (二)支付立减活动 2026年1月1日至2026年2月20日，每日00：00:00-23:59:59 二、活动对象 ...

AI驱动的编程范式变革 - 大模型的发展使编程从一项需要深厚专业知识的技能，转变为一场可与AI协作的“大型即时策略游戏”，降低了技术创造的门槛 [2] - 新范式下，技术能力的衡量标准从掌握具体语法转变为能否驾驭和调度整个系统 [7] - 这种变革使得通向代码世界的最高通行证不再是专业背景，而是探索的欲望 [7] 新型开发者的实践与产出 - 案例显示，一位不擅长传统编码的开发者在四个月内通过AI辅助消耗了**30亿个Token**，完成了大量项目 [3] - 其产出的具体项目包括：重新设计的个人网站、大约**50个**其他项目、一个获得**100多个stars**的开源社交媒体追踪器，以及一个被团队采纳并上线的“Factory Wrapped”产品功能 [10][11][23] - 其他实践项目还包括定制CLI工具（如用于客户支持的Pylon CLI）、一个自动执行多空交易的加密追踪器，以及一个AI指导的视频演示系统 [23] 核心工作方法论：CLI与系统思维 - 开发者完全在命令行界面（CLI）中工作，认为其优于网页界面，并能清晰观察工作过程 [13] - 工作流程通常为：在CLI中启动新项目，与模型交流提供上下文，切换到“规范模式”制定构建计划，然后让AI模型在高自主性模式下运行，开发者进行观察、错误介入和迭代测试 [13][15] - 强调通过精心编写和维护`agents.md`文件来定义操作手册和项目设置流程，以标准化和优化每次工作会话 [17][18] - 注重端到端测试，认为这能帮助早期发现低级bug [18] 技能演进与学习方式的改变 - 开发者通过实践真正理解了Bash命令的工作原理，并创建了自动化工作流程 [21] - 对虚拟专用服务器（VPS）从抽象理解到深入应用，将其用于运行需要持续在线的服务（如加密追踪器）和同步代码仓库 [21] - 学习方式从传统的“Hello World”式语法学习，转变为从构建项目的系统思维角度出发，理解各个组件（如前端、API、数据库）如何协同工作 [26][27] - 关键学习途径是直接向AI模型提问，将其视为“永远耐心的、在肩膀上的专家程序员” [25] 对工具、框架与行业生态的思考 - 认识到框架的价值不仅在于工具本身，更在于其代表的共识与生态，AI模型的智慧也根植于这些现有框架的数据中 [30] - 面对众多工具，准则应是“最快、最简、最远”，避免选择瘫痪，必要时可以自己创造工具 [37][38] - 开发者认为“氛围编程（Vibe-coding）”一词带有傲慢偏见，未能触及通过深度理解系统、拆解逻辑来改进构造的本质 [32] - 在AI时代，需要学习的核心技能是如何与AI合作，包括提供合适的提示、确保正确的上下文、组合各个部分以及持续优化系统 [24] AI时代下的创新与创造特征 - AI将产品原型的反馈循环提升到“光速”，允许极低的投入进行快速成型和验证，失败成本大幅降低 [34][35] - 行业正处于“软件大爆炸的前夜”，将涌现大量平庸和惊艳的项目，资深程序员也在高速发布开源工具，形成了一个丰富的“灵感库和零件厂” [35] - 创造过程以结果为导向的重组效率惊人，反馈即时，输出持续，开发者无需在起跑线过度纠结 [35] - 每个创意都可以成为随时抛出的“探针”，构建行为变得随时随地、随心所欲 [36]

文章核心观点 - 研究提出并验证了JEPA-WM（联合嵌入预测世界模型），该模型通过在高度抽象的表征空间内进行预测，而非像素级重建，旨在为智能体（如机器人）构建一个更理性的“大脑”，以提升其在物理世界中的规划能力[3][5] - 研究通过系统性的实验，揭示了驱动物理规划成功的关键因素，包括模型架构、目标函数和规划算法的选择，并最终提出了针对不同任务复杂度的最优配置方案[5][26] JEPA-WM核心方法 - 模型采用层次化的编码与预测架构，核心组件包括：使用预训练且冻结的ViT权重（如DINOv2/v3）的视觉编码器、捕捉机器人自身状态的本体感受编码器、将控制指令转化为特征向量的动作编码器，以及接收过去观测与动作序列以预测下一时刻状态嵌入的预测器[15] - 在训练中引入了多步展开损失，使模型不仅能预测下一帧，还能基于自身预测递归生成后续状态，并采用截断反向传播以提高训练效率[10] - 在动作信息干预预测过程上，对比了三种方案：特征调节、序列调节以及表现更优的自适应层归一化（AdaLN），AdaLN能有效防止动作信号在深层网络中“淡出”[16] - 规划被建模为在动作空间上的优化问题，智能体在其内部模型中“试运行”多条候选路径，通过最小化预测终点与目标嵌入向量之间的距离来寻找最优动作序列[11] 实验设计与关键发现 - 实验在多个模拟环境（Metaworld的42个操纵任务、Push-T、PointMaze）和真实机械臂数据集（DROID）上进行评估[13] - **规划器选择**：在成本曲线平滑的任务（如Metaworld）中，基于梯度的优化器（Adam/GD）表现优异；但在2D导航任务中，梯度法易陷入局部极小值，基于采样的交叉熵方法（CEM）凭借探索能力完胜；新引入的Nevergrad规划器在无需调参的情况下展现了与CEM相当的实力，尤其适合跨任务迁移[17][19] - **关键因素贡献度**： - 引入机器人内部状态信息（本体感受）能一致性地提高规划成功率，例如在Metaworld任务中减少机械臂在目标点附近的震荡[20] - DINO系列编码器在所有任务中均优于V-JEPA等视频编码器，尤其在需要精确感知物体位置的操纵和导航任务中，在视觉复杂度更高的真实数据（DROID）中，DINOv3的优势进一步扩大[23] - 动作调节技术中，AdaLN在平均性能上表现最强且计算效率更高[23] - 模型规模的影响取决于任务复杂度：在简单模拟环境中，增大模型规模（从ViT-S到ViT-L）可能因嵌入空间过于复杂而导致规划效率下降；但在复杂的现实数据（DROID）中，大容量编码器和更深的预测器则带来明确的正收益[25] - 在训练中加入多步展开损失（如2步）能显著改善预测器的长时稳定性，对于最复杂的DROID任务，最佳展开步数甚至需要达到6步[25] - 训练上下文长度存在权衡：至少需要2帧上下文来推断速度信息，但盲目增加上下文长度（如W > 5）反而有害[27] 提出的最优配置 - 针对不同任务复杂度提出了最优配置：在模拟器中使用ViT-S编码器配以AdaLN动作调节；在真实复杂场景（如DROID）中使用DINOv3 ViT-L编码器配以12层深度的预测器[26] - 在与DINO-WM和V-JEPA-2-AC等模型的直接较量中，该研究提出的模型在几乎所有维度上均取得了领先[28]

模型核心突破 - 腾讯微信AI团队提出WeDLM，首次在工业级推理引擎优化条件下，使扩散语言模型的推理速度超越同等自回归模型[2][4] - 核心创新在于通过标准因果注意力实现扩散解码，解决了传统扩散模型因双向注意力与KV缓存不兼容导致的速度瓶颈[4][10] - 在数学推理等任务上，相比vLLM部署的自回归模型实现3倍以上加速，在低熵场景下加速比可达10倍以上，同时保持甚至提升生成质量[2][27] 技术原理与设计 - 提出“前缀可缓存性”关键指标，指出并行生成的价值取决于token转化为可缓存前缀的速度，这是影响推理效率的核心[11][31] - 采用拓扑重排序技术，将已观测token移至序列前端并保留逻辑位置，使标准因果注意力下每个待预测位置都能访问完整上下文[16] - 设计双流掩码训练策略，构建干净的“记忆流”和带掩码的“预测流”，以缩小训练与推理的分布差异[18] - 推理时采用流式并行解码，结合距离惩罚、即时缓存和动态滑动窗口机制，最大化前缀提交率，避免块边界等待开销[21][23][32] 性能表现：生成质量 - 基础模型评测中，WeDLM-8B平均得分74.72，超越基准模型Qwen3-8B的72.61分达2.1个点[24] - 在数学推理任务上提升显著：GSM8K得分90.20，提升4.2个点；MATH得分53.60，提升2.8个点[24] - 指令微调模型评测中，WeDLM-8B-Instruct平均得分77.53，超越Qwen3-8B-Instruct的75.12分达2.4个点，并领先于其他扩散模型[25] 性能表现：推理速度 - 所有速度对比均基于vLLM部署的自回归模型基线，确保公平[26] - 在不同熵值场景下速度差异显著：低熵场景实测达到1673.3 tokens/s，中熵场景为745.2 tokens/s，高熵场景为197.8 tokens/s[27][31] - 具体任务加速比：数学推理为3-6倍，代码生成为2-3倍，序列计数等低熵任务可达10倍以上，开放式问答为1.5-2倍[27] 模型训练与部署 - 模型基于Qwen2.5-7B和Qwen3-8B进行训练，使用了100B token进行继续预训练和10B token进行监督微调[22] - 该因果扩散框架天然兼容现有推理基础设施，如KV缓存、FlashAttention、PagedAttention和CUDA Graphs等[32] - 模型权重和代码已开源，可通过GitHub和Hugging Face获取，安装与调用方式简便[14][29]

多策略对冲基金两大巨头千禧年（Millennium）和Citadel在2025年为投资者交出了略超10%的回报，但 表现逊于该领域多家规模较小的同行。 据英国金融时报称，知情人士透露，两家机构在经历2025年前几个月的市场动荡后，通过严格的风险管 理和多元化交易策略实现业绩反转。 市场环境的改善为这一复苏提供了支撑。特朗普在年中放弃了许多最激进的关税措施，推动股票指数在 年底前录得强劲涨幅。标普500指数和英国富时100指数2025年分别上涨16.5%和21.5%。 分析认为，这种市场波动性的降低和随后的上涨趋势，为多策略基金创造了更有利的交易环境。 在多策略对冲基金领域，规模较小的机构2025年明显占据优势。ExodusPoint以18%的回报率领跑，较两 大巨头高出约8个百分点。Schonfeld旗舰基金12.5%的涨幅同样超过千禧年和Citadel。 1月2日，据英国金融时报，Izzy Englander执掌的千禧年和Ken Griffin旗下的Citadel在经历上半年短暂亏 损后实现反弹，全年分别录得10.5%和10.2%的涨幅。两家机构年初曾因特朗普关税政策引发的市场震 荡而短暂陷入负收益区间。 ...