撰文丨王聪 排版丨水成文 多年来，生物学研究一直依赖于通过试错或筛选成千上万的候选物来组装天然组分，直到找到有 效方案。尽管用于蛋白质设计、RNA 工程和基因调控的强大的 AI 模型有望加速这一过程，但这些模型仍各 自封闭在计算领域中，许多实验生物学家难以触及。 而现在，生物学大模型 Evo 和 Evo2 的开发者、斯坦福大学/Arc 研究所的 Brian Hie 推 出了一种 用于生成式生物学的高级编程语 言——Proto ， 这是一个整合多种 AI 工具的框架，旨在实现复杂且多模态 的生物学设计。 编辑丨王多鱼 该研究推出了一种 面向生成式生物学的高级编程语言—— Proto ，其能够跨多模态和尺度 （涵盖 DNA、RNA、蛋白质、配体及其相互作用） 编码 生成式设计任务。Proto 可直接将预测模型整合到生成式工作流中，研究团队利用这一点在人类细胞系中设 计并实验验证了可变剪接的内含子。Proto 原生支持多目标优化，能够设计出在合成蛋白-DNA 设计中实验 成功率领先的启动子-阻遏物对。结合 AI 智能体，Proto 还可通过自然语言指令实现复杂通路与调控逻辑的 定义。 此外，研究团队开源发布了 Pr ...

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 从胚胎开始形成的那一刻起，细胞便开始了迁移：免疫细胞抵御感染，干细胞更新组织，伤口愈合细胞则迅速抵达损伤部位。对于 神经元 而言，其迁移仅发生一次——在大脑早期发育阶段。神经元在发育中的大脑深处生成后，会迁移到特定的大脑皮层和区域，有时距离相当遥 远，此后便终生定居于此。一旦到达指定位置，这些神经元便建立起支撑思维、感知和运动的连接网络。 在大脑发育过程中，新生神经元要被迫穿过 狭窄的物理空间 （ 例如组织间隙、致密的细胞层或细胞外基质 ） ，这种受限迁移会导致细胞核 严重变形甚至核膜破裂。长期以来，研究人员一致认为，这一受限迁移过程虽然充满艰辛，但神经元的基因组始终基本保持完整。而现在， 一项最新研究颠覆了这一观点。 2026 年 6 月 17 日 ，京都大学 Mineko Kengaku 教授团队 （ 张喆菁 为论文第一作者 ） 在国际顶尖学术期刊 Nature 上发表了题为： Confined migration induces non-lethal DNA damage in developing neurons 的研究论文。 该研究表明，大脑发育过程中的 神经 ...

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 肌萎缩侧索硬化症 （ALS） ，俗称" 渐冻症 "，这是一种进展极为迅速的疾病， 大多数患者在确诊后仅能存 活 3-5 年。该疾病的 特征是大脑和脊髓中的运动神经元发生退化。运动神经元的丧失会导致活动能力、灵 巧性、言语和吞咽功能受损，并最终引发致命性瘫痪。 有效的 ALS 治疗手段依赖于明确运动神经元退变的细胞和分子机制。首个被发现的 ALS 相关基因是 SOD1 ，该基因编码抗氧化酶——超氧化物歧化酶-1 （SOD1） 。 SOD1 基因突变导致了约 20% 的遗传性 ALS 病例，约占 ALS 全部病例的 2%。突变的 SOD1 通过一种毒性功能增益引发疾病，但其具体机制尚未完全 阐明。 2026 年 6 月 23 日，斯坦福大学医学院的研究人员在国际顶尖学术期刊 Cell 上发表了题为： An emergent disease-associated motor neuron state precedes cell death in ALS 的研究论文。 该研究利用 SOD1-G93A 小鼠模型，对脊髓运动神经元进行了纵向单核转录组和染色质可及性分析，并结 合空间 ...

（於開曼群島註冊成立的有限公司） （股份代號：1952） Everest Medicines Limited 雲 頂 新 耀 有 限 公 司 自願公告 關於海南合瑞布地奈德腸溶膠囊的商業化合作 本公告由雲頂新耀有限公司（「本公司」）自願作出。 本公司董事（「董事」）會（「董事會」）欣然宣佈，本公司與海南合瑞制藥股份有限公 司（「海南合瑞」）就海南和瑞的布地奈德腸溶膠囊達成商業化合作（「合作」）。該產 品已於2025年12月獲得國家藥品監督管理局(NMPA)批准上市。 根據該合作，海南合瑞的布地奈德腸溶膠囊將獲准在中國大陸市場上市，並由本 公司負責其商業化。本公司將對海南合瑞的生產及供應進行嚴格的技術指導與品 質審 計。 該合 作將 有助 於提 升患者 對耐 賦康 ®與海南 合瑞 布地 奈德 腸溶 膠囊 的用 藥選擇。該合作需滿足慣例交割條件後方可生效。 香港交易及結算所有限公司及香港聯合交易所有限公司對本公告的內容概不負責，對其準確性或 完整性亦不發表任何聲明，並明確表示，概不對因本公告全部或任何部份內容而產生或因倚賴該 等內容而引致的任何損失承擔任何責任。 新加坡開發以及商業化耐賦康®的權利。該協議於202 ...

核心观点 - 全球科技股与芯片股近期出现极端暴跌，其根本原因并非基本面瞬间恶化，而是由算法交易、散户杠杆资金强制平仓、机构再平衡等多重技术性与结构性因素共振驱动，市场正经历痛苦的预期重置与估值消化 [5][22] 基本面因素 - **HBM扩产策略调整**：SK海力士正考虑放缓第六代高带宽存储芯片（HBM4）的产能爬坡，并将资源重新向通用型DRAM倾斜 [7] - **利润率驱动调整**：通用DRAM的利润率已比HBM高出15%，大信证券预计通用DRAM的营业利润率年内峰值可达90%，这构成了战略调整的核心逻辑 [8] - **AI需求担忧**：市场猜测英伟达下一代"Rubin"芯片的生产预测可能下调，引发了对HBM供应紧张和AI需求激增预期减弱的担忧 [8] - **资本支出压力**：超大规模数据中心运营商面临资本支出激增而自由现金流预期转负的压力，市场质疑其是否会压缩硬件采购预算，从而约束整个供应链的营收 [10] 政策与监管风险 - **韩国税制改革探讨**：韩国多党派国会议员联合举行税制改革论坛，探讨将股票等资产的"未实现收益"（账面增值部分）纳入征税体系，此举引发投资者在政策落地前抢跑抛售的恐慌 [13] - **监管态度转变**：韩国金融监督院（FSS）院长对未能阻止挂钩三星和SK海力士的单一股票杠杆ETF上市表示遗憾，并警告其副作用正在加剧，监管层考虑收紧相关措施 [17] 市场结构与技术面因素 - **杠杆ETF与负伽玛效应**：巨额资金流入单一股票和存储主题杠杆ETF，产生了庞大的"负伽玛"效应，导致市场越跌卖盘越重的顺周期、机械性资金流动 [16] - **期权交易加剧波动**：在抛售期间，零到期日（0-DTE）期权交易员积极逢高做空，瓦解了试图抄底的买盘，加剧了系统性的向下螺旋 [16] - **杠杆ETF规模庞大**：韩国境内杠杆ETF规模达91亿美元，而追踪SK海力士与三星的离岸杠杆ETF规模高达210亿美元 [16] 流动性驱动因素 - **散户杠杆高企**：韩国市场的涨势几乎完全由散户驱动，本月韩国散户融资余额升至创纪录的38.5万亿韩元（约合250亿美元），巨额保证金债务在午后触发了强制平仓 [18] - **养老金转为抛售方**：由于前期股市大涨，韩国国民年金（NPS）的国内股票仓位突破了28.8%的上限目标，为进行资产再平衡，NPS在6月创下了自2021年4月以来最大规模的净卖出（15亿美元） [19] - **流动性枯竭**：当养老金从被动支撑转变为机械性供给，叠加外资离场，市场的边际流动性瞬间枯竭 [20] 外部宏观环境 - **美联储加息预期重燃**：美国银行分析师预测，美联储可能在今年9月、10月及12月重新加息，累计上调75个基点，以应对通胀粘性，这对高估值科技股构成系统性压制 [21] - **市场聚焦美光财报**：投资者正密切聚焦即将发布的美光科技财报，以评估AI产业链的真实景气度与估值支撑，市场在财报前的预期已被推至极高水平，为资金提前获利了结提供了动机 [6][21]

文章核心观点 - Netflix 高级工程师 Tejas Chopra 开发的开源工具 Headroom 能有效压缩输入大语言模型的词元，从而显著降低 AI 使用成本，其原理是在指令到达模型前无损精简冗余数据[2][3] 技术方案与原理 - Headroom 的核心功能是“无损上下文压缩”，它通过 CacheAligner 过程识别并只发送上下文窗口中变化的新增内容，避免重复发送未变动的全文，从而节省 KV 缓存成本[12] - 工具通过路由处理识别数据类型（如代码、JSON、日志等），并分发给对应的压缩器（如 AST 压缩器、JSON 压缩器、DOM 压缩器）进行针对性精简[12] - 提供压缩缓存与读取功能，允许大模型在需要时通过 Headroom MCP 从本地设备调取原始未压缩数据，确保信息完整性[13] - Headroom 基于反馈循环迭代优化压缩程度，根据模型调取原始提示词的频次来判断压缩是否过量或不足[12] 性能与效果 - Chopra 估计，高达 90% 输入大模型的词元是冗余的[3] - Headroom 已为用户节省了约 70 万美元，这些节省相当于 2000 亿词元[3] - 该工具尤其擅长精简服务器日志（其中 90% 可丢弃）、MCP 工具输出（70% 是冗余 JSON）以及数据库输出和文件树中的重复元数据[11] - 合理管控词元用量不仅能节省开支，还能提升模型输出效果和降低响应延迟，例如有用户将其用于语音交互应用以将响应时间控制在 200 毫秒内[16] 行业背景与问题 - 鼓励工程师积极使用 AI 可能导致巨额账单，Uber 和微软的案例表明，这类成本甚至可能抵消裁员带来的收益[2] - 模型厂商提供的成本优化工具（如 Claude 的前缀缓存）对终端用户设置晦涩，且存在成本陷阱，例如写入成本翻倍才能换来读取时 90% 的节省[7] - 2025 年的研究显示，读取用户输入约占所有词元消耗的 76%[7] - 行业中存在“上下文腐烂”现象，即输入文本越长，大模型输出稳定性越差，在测评的 18 款大模型中均观察到该问题[15] 市场与生态 - 除 Headroom 外，市场已出现商用“词元精简工具”，如获得 Y Combinator 投资的 Token Company，以及开源项目 RTK 和 LeanCTX[8] - Headroom 作为开源应用，自 2025 年 1 月发布以来，已在 GitHub 上收获 2000 个星标，被复刻超过 120 次[3] - 该工具的设计初衷是内嵌于开发者工作流，并提供其他应用不具备的可逆压缩功能[8] - 针对音频、图像和视频的压缩处理项目 Headlight 即将开源，它将追踪每个词元的来源，有助于确保多模型工作的准确性[13]

Anthropic推出Claude Tag，进军企业群聊Agent赛道 - 核心观点：Anthropic推出名为Claude Tag的新功能，将其Claude模型深度集成至Slack等企业协作平台，标志着AI交互从“个人助手”向“团队级AI员工”的范式转变，旨在占据企业任务分配与追踪的核心现场 [2][4][9] 产品功能与核心特点 - Claude Tag是一个可被@提及的独立、持久、异步运行的AI实体，能够阅读群聊讨论、拆解任务、调用工具并持续跟进任务流 [4][9][11] - 该功能具备“主动性”，在开启“Ambient”模式后，能持续关注群聊，主动标记重要信息、追问悬而未决的讨论并提醒跟进，重新安排信息抵达方式 [14][17] - 产品设计降低了调用门槛，用户无需切换窗口或费力组织Prompt，仅需像@同事一样@Claude即可，将产品门槛降到最低 [12][30] 技术演进与产品定位 - Claude Tag代表了LLM交互的第三阶段：从“网站阶段”（主动访问）、“应用阶段”（本地软件）演进为“团队级Agent”，实现与人类并肩工作 [10][11][26] - 该产品是Claude Code的升级版，从解决“执行问题”的“个人环境”Agent，跃升为解决“发现问题”的“协作现场”Team-level Agent [25][26][29] - 产品融合并超越了早期形态：从一问一答的ChatBot（Slack Bot），到处理一次性任务的Workflow Agent（Claude Code for Slack），再到能持续跟进、主动发现需求的Claude Tag [27] 市场策略与竞争格局 - Anthropic选择Slack作为首发平台，因其拥有超过20万付费客户，覆盖近80%的《财富》100强企业，接入了企业最活跃的非结构化信息源 [6][18] - 模型厂商（如Anthropic、OpenAI）正疯狂争夺企业市场，仅今年就从Salesforce挖走近百名员工，直接冲击SaaS厂商的预算 [34][36] - 顶级模型厂商带着原生能力和企业级入口直接入场，使仅做界面层的“套壳产品”瞬间失去生存空间 [32][34] 企业部署与成本考量 - Claude Tag目前以测试版形式向Claude Team和Enterprise客户开放，运行Opus模型，并将取代此前功能相对简单的Claude for Slack [18] - 企业管理员可定义Claude进入哪些频道、连接哪些数据与工具，并为不同部门配置彼此隔离的Claude实例，同时可限制Token支出并查看全部操作日志 [19][21] - Token成本是核心竞争门槛与商业考量，企业主高度关注成本优化，促使部分企业将Agent流量从Claude切换至DeepSeek等成本更低的模型以节省数百万美元 [38][40][41] - 这为第三方厂商和开源模型创造了机会，通过多模型入口、混合路由、Agent压缩等技术来优化Token成本，对抗模型厂商的锁定效应 [40][42][44] 潜在挑战与行业影响 - “一直在线”的AI引发了关于“数字监工”与员工隐私的争议，核心矛盾在于如何界定“主动帮助”与“监控”的边界 [20][22][24] - 行业竞争焦点从单纯的能力比拼，转向在权限、流程、可靠性和价格（ROI）之间的综合平衡 [45][46] - Claude Tag的普及可能利好开源模型，因为其创造的巨大Agent调用量将增强企业优化成本、避免模型锁定的动力 [44]

新浪科技讯 6月24日午间消息，NVIDIA今日推出全栈开放式机器人安全系统 NVIDIA Halos for Robotics，宣布实现了 AI 算力与安全能力的统一。据悉，该系统将 NVIDIA Halos在智能汽车领域成熟 的安全技术延伸至机器人和物理AI领域，为能够在现实世界中感知、决策和执行的机器提供了一套统一 的通用安全架构。 新浪科技讯 6月24日午间消息，NVIDIA今日推出全栈开放式机器人安全系统 NVIDIA Halos for Robotics，宣布实现了 AI 算力与安全能力的统一。据悉，该系统将 NVIDIA Halos在智能汽车领域成熟 的安全技术延伸至机器人和物理AI领域，为能够在现实世界中感知、决策和执行的机器提供了一套统一 的通用安全架构。 目前，人形机器人与物理 AI 公司Agility已采用NVIDIA Halos for Robotics为其在工厂、仓库和物流场景 中运行的人形机器人构建安全能力，这些机器人已服务于亚马逊、GXO、舍弗勒以及丰田汽车加拿大 制造公司等客户。 NVIDIA 机器人与边缘AI副总裁Deepu Talla表示："物理AI正在重塑工厂、仓库和物流 ...

公司管理层变动 - 原京东物流CEO胡伟在调任物流人力资源部负责人不足半年后，再次调整岗位，目前已转入“战略储备人才”序列，暂无明确分管工作 [1][2] - 胡伟的原有岗位由前物流客户体验保障部负责人杨雪露接任，而杨雪露此前执掌的客户体验保障部则由武雁接替 [2] - 胡伟于2010年加入京东，长期深耕物流体系，曾担任京东物流西南区、华北区总经理，京东产发首任CEO，并于2023年6月接任京东物流CEO兼德邦股份董事长，直至2025年11月管理层换帅后卸任业务一把手 [2] 公司财务与运营表现 - 京东物流在2024年实现全年盈利后，2026年第一季度营收达605.8亿元，同比增长29% [2] - 2026年第一季度归母净利润为8.8亿元，同比大幅增长95.17%，经调整净利润为10.5亿元，同比增长40.1% [2] - 部分增长源于2025年10月完成对本地即时配送业务的收购，相关服务对外赋能商家，拉动了外部收入的快速增长 [3] 公司战略与业务布局 - 公司近年来持续扩张业务布局，通过并购德邦、持续整合达达，分别补齐了大件物流与末端配送两大能力 [3] - 公司在2023年至2025年间，累计投入超过100亿元用于物流科技研发 [3] - 过去一年的一系列高层及组织调整，被外界视为推进“降本增效”与“战略协同”的提前布局 [3]

" 谁是中国版的Cursor？ " 作者丨 胡清文 编辑丨 徐晓飞 "AI编程工具的决胜点不是谁的模型最强，而是谁能率先融入程序员的肌肉记忆，Cursor三年前就把这个坑 给占了。" 2025年初，Cursor估值还只有25亿美元。短短一年半过去，这个数字就翻了20倍以上。 马斯克为什么偏偏这个时间点出手？这个150人的初创公司凭什么值600亿美金？这场大洋彼岸的收购，又 给中国AI行业照出了什么启示？ 01 马斯克为什么现在出手？ 要看懂这场并购，不妨先了解一个让人哭笑不得的前情。 就在上个月，马斯克在针对OpenAI的民事诉讼中出庭作证。法官问他如何看待当前各家AI模型的水平，他 在证人席上毫不掩饰地给出了排名： AI产品负责人马哲远告诉雷峰网，与其说Cursor是一个编程工具，不如说它是AI To B时代的关键入口。 这也是为什么马斯克在SpaceX上市后仅第四天，就迫不及待以600亿美元的全股票对价，将Cursor纳入麾 下。 按常规创投逻辑，这家公司可能早就倒在了巨头混战中。 给它第一笔孵化资金的OpenAI，想收购它被拒了。为它撑起Vibe coding核心体验的Anthropic，后来带 着Cl ...