今日期市夜盘收盘，国内期货主力合约跌多涨少。PTA2605跌4.01%，报6704点；瓶片2605跌2.93%，报8224点；短纤2606跌2.93%，报8284点；棉花2605跌0.00%，报15310点；棉纱2605跌0.00%，报21555点。

中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化。今年全国两会期间，习近平总书记在参加江苏代表团审议时，谈及准确把握新形势下人民群众对美好生活新期待和民生工作新特点，明确提出“积极主动解答如何实现高质量充分就业、如何增加城乡居民收入、如何进一步提升基本公共服务和社会保障水平等课题，探索推进全体人民共同富裕的有效途径”。 习近平总书记曾指出：“共同富裕路子应当怎么走？我们正在进行探索。实现共同富裕的目标，首先要通过全国人民共同奋斗把‘蛋糕’做大做好，然后通过合理的制度安排正确处理增长和分配关系，把‘蛋糕’切好分好。” 就业是民生之本、发展之基，是绝大多数居民收入的主要来源。调查显示，我国居民人均可支配收入的七成、脱贫家庭纯收入的八成，都来自工资性收入和经营性收入。 对于一个有着14亿多人口的大国来说，高质量充分就业，意味着“人人参与”发展机会的公平保障，“人人共享”发展成果的制度安排。通过高质量充分就业，做大做好高质量发展的“蛋糕”，提高劳动报酬在初次分配中的比重、畅通向上流动的通道，能够有效缩小收入差距，防止社会阶层固化，扎实推动共同富裕从蓝图走向现实。 全面建设社会主义现代化国家新征程上，我国就业工作仍面临不少突出矛盾和问题：我国发展进入战略机遇和风险挑战并存、不确定难预料因素增多的时期，稳增长、稳就业的压力始终存在；人口发展少子化、老龄化、区域人口增减分化以及经济数字化转型等趋势对就业的影响逐步加深，结构性就业矛盾不断凸显；人民群众对高品质生活的需要日益增长，提升就业质量已经成为劳动者的迫切愿望。 科学把握就业形势新变化，顺应人民群众新期待，着眼扎实推进高质量发展和全体人民共同富裕，党的二十大作出促进高质量充分就业的重大部署。 2024年5月27日，习近平总书记主持二十届中央政治局第十四次集体学习并发表重要讲话，深刻指出“促进高质量充分就业，是新时代新征程就业工作的新定位、新使命”，强调要“构建就业友好型发展方式”，为新时代新征程推动经济社会发展和做好就业工作提供了根本遵循。 何为高质量充分就业？习近平总书记深刻阐释：“在宏观层面，高质量充分就业主要包括就业机会充分、就业环境公平、就业结构优化、人岗匹配高效、劳动关系和谐等；在微观层面，高质量充分就业主要表现为劳动者不仅有活干，而且工作稳定、收入合理、保障可靠、职业安全等。” 如何实现高质量充分就业？习近平总书记明确指出：“这是一个很高的要求，也是一个循序渐进的过程，必须尽力而为、量力而行；必须充分调动人民群众的积极性主动性创造性，引导大家依靠努力奋斗创造幸福生活，不能不劳而获、坐享其成。” 这是来之不易的成绩单：“十四五”时期，面对复杂严峻的国内外形势，特别是经历世纪疫情严重冲击，我国城镇新增就业累计达到6242万人，城镇调查失业率均值低于5.5%的预期控制目标，成功将规模庞大的劳动力资源转化为发展动力，在我们这样一个发展中大国实现了比较充分的就业。 这是新一程上的任务书：“十五五”时期是基本实现社会主义现代化夯实基础、全面发力的关键时期。到2035年基本实现社会主义现代化，全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展，实现高质量充分就业、构建就业友好型发展方式，意义更加凸显。 翻开“十五五”规划纲要，“十五五”时期经济社会发展主要目标明确提出：“就业保持总体稳定，城镇调查失业率低于5.5%，高质量充分就业取得新进展”；“促进高质量充分就业”被列为“加大保障和改善民生力度，扎实推进全体人民共同富裕”专篇的首要任务，并进一步强调“构建就业友好型发展方式”。 就业友好型发展方式，是指能够产生积极的就业带动力，有利于提升就业质量和扩大就业容量的发展方式。它注重高质量发展和高质量充分就业的有机统一。一方面，始终把就业放在发展的优先位置，反对“无就业的增长”；另一方面，把高质量发展作为高质量充分就业的基础，反对打着所谓创造就业岗位的旗号保护过剩产能或上马破坏生态环境的产业。 习近平总书记深刻指出：“要坚定不移贯彻新发展理念，更加自觉地把高质量充分就业作为经济社会发展的优先目标，使高质量发展的过程成为就业提质扩容的过程，提高发展的就业带动力。” 强化就业优先政策，健全重大政策、重大项目、重大生产力布局就业影响评估机制；建设现代化产业体系，创造更多高质量就业岗位；积极培育新职业新岗位，拓展数字经济、绿色经济、银发经济等就业新空间；实施稳岗扩容提质行动，对吸纳就业多的行业企业持续强化政策支持；综合应对外部环境变化和人工智能等新技术发展对就业的影响…… “十五五”规划纲要勾勒高质量发展路线图，为促进高质量充分就业打开广阔空间。 坚持问题导向，习近平总书记对就业领域出现的新情况新问题高度关注，作出一系列重要指示，为探索解决之道提供根本遵循。 针对就业领域结构性矛盾，习近平总书记指出，“现在的劳动力市场，有的出现人员荒、人才荒，有的供过于求，是个结构性问题”，强调要进一步深化职业教育改革； 牵挂重点群体就业，习近平总书记实地考察高校毕业生就业工作，强调“国家发展方方面面都需要人才，关键是要提高人的素质。当然，学校专业设置、学生知识结构要同社会就业结构相匹配，同时要给予人才应有的地位和待遇”； 关心新就业群体，今年春节前夕，习近平总书记在北京考察期间看望快递员，叮嘱“各级党委和政府一定要关心他们，为他们的生活、工作、学习提供好服务”； 从推进现代职业教育体系建设、健全终身职业技能培训制度，到健全灵活就业、新就业形态劳动者权益保障制度，从稳定和扩大高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体就业，到加强困难群体就业帮扶……“十五五”规划纲要作出系统部署，为促进高质量充分就业筑牢政策制度保障。 就业是家事，更是国事。把就业当作民生头等大事来抓，实现高质量充分就业，构建就业友好型发展方式，为推动人的全面发展、全体人民共同富裕迈出坚实步伐奠定坚实基础，为基本实现社会主义现代化取得决定性进展提供有力支撑。（记者安蓓、张晓洁）

智东西（公众号：zhidxcom） 编译 | 陈骏达 编辑 | 李水青 智东西3月23日报道，在上周六发布的播客中，OpenAI联合创始人、AI大牛Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）系统梳理了自己在AI编程和OpenClaw浪潮中的一线体感与方法论，他笑称由于AI领域的飞速发展，自己仿佛出现某种“精神错乱”，在不同新事物之间疲于奔命。他还发现，当下AI编程智能体的瓶颈已不只是模型能力：“Agent做不好，多半是Skill问题。” “我现在几乎一行代码都没再亲自写过。”在Karpathy看来，软件工程的工作流已经在短短几个月内被Agent彻底改写。现在不是人写代码，而是人用自然语言调度一群智能体完成系统级任务。过去他80%代码靠自己，如今变成80%交给Agent完成，甚至更高。 除了将Agent用于编程之外，OpenClaw的爆发也改变了Karpathy的生活。他打造了一个名为“多比”的OpenClaw，直接“接管”家庭，自动扫描并接入音箱、灯光、安防等设备，自主寻找API、建立控制面板，还能在陌生人接近时发预警。 这一经历让Karpathy得出判断：许多App都应该是Agent可调用的API，Agent就是粘合剂。OpenClaw之所以特别，不是因为某个功能最强，而是它更接近人们心目中的AI形态。 值得一提的是，在预告这期播客的推文下，Karpathy在OpenAI的前同事、OpenAI o1模型作者之一Noam Brown发了一条颇有“火药味”的推文，质疑Karpathy在这一关键时刻，为什么不在AI前沿实验室好好做研究。 对此，Karpathy也在播客中做出正面回应，如果深度绑定一家前沿AI实验室，就很难保持完全独立的立场，离开后反而与人类整体的立场更为对齐。财务激励与社会责任之间存在“利益冲突”，这也是OpenAI创立时就存在的问题，至今未能解决。 Karpathy认为，在前沿AI Lab干一段时间，做一些高质量工作，然后再离开，是个不错的方式——既能跟上真实进展，又不至于完全被某个实体控制，还给生态做了贡献。这番表态，颇有点“普罗米修斯盗火”的意味，或许真是他从OpenAI急流勇退的原因。 在这期播客中，Karpathy还就自动化研究、大模型能力“锯齿化”、开源与闭源竞争格局，以及AI对就业与软件形态的重构分享了自己的思考，以下是这期播客的核心内容： 1、AI编程：去年12月以来，AI编程的范式已经彻底改变，如今人其实不是在编程，而是在向Agent表达自己的想法。 2、生产力焦虑：行业目前最焦虑的已经不是能不能跑满GPU了，而是能不能用完token，“订阅没用完我就焦虑，说明我的token吞吐量没拉满。” 3、自动研究：AI已经能高度自动化地完成复杂研究任务，人类要做就是把人从所有流程中撤走，尽可能自动化，追求极高的Token吞吐量。 4、模型能力呈锯齿状分布：模型在不同领域的能力仍然参差不齐，如今与AI对话的感觉，就像是同时在和一个天才程序员和一个10岁小孩对话。 5、泛化问题：智能并没有全面溢出，可验证能力的提升并不会带动模型软性能力的提升。比如，模型在代码上变强了，但讲笑话还是五年前的烂梗。 6、职业选择：在前沿实验室工作并不自由，有太多利益纠葛和立场约束，在这些机构之外，反而更接近“人类整体”的立场。 7、开源v.s.闭源：完全封闭的智能还是有系统性风险的。开源模型如果并非最强，最好也只是稍微落后，扮演行业的“共同工作空间”角色，确保权力平衡。 8、单一大模型v.s.专用小模型：大模型会出现更多“物种分化”，但是持续学习、微调和权重修改等相关技术仍未成熟。 9、机器人：操作原子（物理世界）要比操作比特（数字世界）难上100万倍，但物理世界的总潜在市场（TAM）可能比纯数字世界还大。 10、AI与教育：人类互相教授知识的时代要结束了，未来教育的模式可能是先让agent搞懂，然后让它来教人。 以下是播客内容的完整编译： 一、AI“龙虾”编程效果不佳？多半还是Skill问题！ 主持人：我记得有段时间走进你的办公室，看到你非常专注，我问你在做什么，你说“我必须每天‘编程’16小时”。编程甚至都不是正确的动词了，你其实是在向Agent表达自己的想法。跟我说说你的体验。 Karpathy：我感觉自己一直处在一种“AI精神错乱”（AI psychosis）的状态，现在也经常如此。因为作为个体，你能实现的事情变得更多了。过去你会受限于打字速度之类的因素，但现在有了这些Agent，情况完全不同了。 从去年12月开始，我的工作方式迎来真正的转折点：原本我手写80%的代码，剩余20%交给Agent，现在变成了20%自己写、80%交给Agent，甚至可能还不止80%。从那时起，我几乎一行代码都没再亲自写过。 随便找一个软件工程师，去看看他们在做什么，你会发现他们构建软件的默认工作流，从去年12月开始已经彻底改变了。 这是一个极其巨大的变化。我也跟我父母聊过这件事，其实普通人并没有意识到改变正在发生，或者没有意识到它有多戏剧性。 所以我现在的状态就像是“精神错乱”了一样，试图搞清楚到底哪些事是可行的，并把这些可能性推向极限。我会想：怎么能不局限于单次会话的Claude Code或Codex？怎么能拥有更多？怎么才能更合理地利用这些能力？这些OpenClaw到底能用在什么场景？新东西实在太多了。 我觉得自己必须站在最前沿。我在Twitter上看到很多人在做各种尝试，听起来都头头是道。如果我不处在前沿，就会感到非常焦虑。这种“精神错乱”状态，本质上是因为我们还在探索“什么是可能的”，而这个领域从根本上说仍是未知的. 主持人：如果你都感到焦虑，那我们其他人就更不用说了。我们有个合作团队，他们的工程师完全不手写代码，所有人都戴着麦克风，一直对Agent低语。这是有史以来最奇怪的工作场景。我以前觉得他们疯了，现在我完全接受了，“哦，这才是正道”。你只是领先了一步。你觉得现在自己探索或做项目的能力受限于什么？ Karpathy：Agent做不好，多半是人没掌握好Skill。不是它不行，是你还没摸清楚怎么把现成的东西组合起来。比如agents.md文件里的指令写得不够好，或者没配个好用的记忆工具，归根结底都是Skill问题。 最好的办法是让Agent并行干活，就像Peter Steinberg（OpenClaw作者）那样。Peter有张特别逗的照片——他坐在显示器前，屏幕上铺满了一堆Codex Agent。如果提示词写得对，再开个高强度推理模式，每个任务差不多要跑20分钟。他手上大概有10个repo要检查，就来回切换着给Agent分配工作。 这样你就能用更大的颗粒度去操作了，不是“这儿改一行代码，那儿加个新函数”这种小打小闹，而是“这个新功能交给Agent 1，那个新功能不冲突，给Agent 2”，然后根据你对代码的重视程度去审查它们的产出。 这些就是操作代码仓库的“宏观动作”。一个Agent在做研究，一个在写代码，另一个在规划新的实现方案，所有事都在这些宏观动作里推进。你得努力精通这套玩法，练出肌肉记忆。这事儿特别有回报，一来是真的有用，二来是你在学新东西。所以才会“精神错乱”。 二、“订阅没用完我就焦虑，说明我的token吞吐量没拉满” 主持人：我的直觉是，每次等Agent干完活儿，都觉得自己应该多干点别的，对吧？如果token还富余，就该并行塞更多任务进去。这挺有压力的，因为要是你不觉得token花费是瓶颈，那系统里真正的瓶颈就是你自己了。 Karpathy：起码说明你订阅的额度没用满。理想情况下，Codex跑满了就该切到Claude或者别的。我最近一直在试这个模式，订阅没用完我就焦虑，说明我的token吞吐量没拉满。 我读博的时候其实也经历过这种事，GPU没跑起来就焦虑——明明有GPU算力，FLOPS却没榨干。但现在不是FLOPS了，是token。你的token吞吐量是多少？你指挥着多少token在跑？ 主持人：我觉得挺有意思的，过去至少十年，很多工程任务里大家都不觉得受计算限制，而目前整个行业突然变得受资源限制了。现在能力突然跃升了，你就会发现“哦，原来不是我搞不到算力，瓶颈是我自己”。 Karpathy：是Skill问题。研究这事儿能让你变得更好。我觉得挺上头的，因为你变强了就会解锁新东西。 主持人：你觉得会往哪儿发展？比如Karpathy每天迭代16小时，其他人也在用编程Agent变强，一年后你达到的精通水平，会是什么样? Karpathy：精通是什么样？年底，还是两年、三年、五年、十年后?我觉得大家都想往技术栈的上层走。不是单次和Agent聊天，而是多个Agent怎么协作、团队怎么配合，大家都在摸索那会是什么样。 然后我觉得OpenClaw也是个有意思的方向，因为我说的OpenClaw是指那种把持久性提升到新层次的东西。它是那种持续循环运行的，不是你交互式参与的，它有自己的小沙盒，自己干事儿，哪怕你不盯着，还有更复杂的记忆系统之类的，这些Agent里还没实现。 OpenClaw的记忆系统就比默认的大模型复杂多了，默认只是上下文满了就压缩记忆。 主持人：你觉得OpenClaw是不是凭借这一点打动了用户，还是更广泛的工具访问? Karpathy：我觉得OpenClaw有很多非常好的想法。Peter做得特别棒。我最近见到他聊过，他挺谦虚的，但我觉得他同时在五个不同维度创新，然后整合到一起。比如那个“灵魂文档（soul.md）”，他真的精心打造了一种有吸引力、有意思的人格。我觉得现在很多Agent都没做对这点。 Claude的人格就不错，感觉像队友，跟你一起兴奋。有意思的是ChatGPT里的Codex很活泼、很有活力，但Codex这个编程Agent就很枯燥，好像不在乎你在创造什么，虽然完成了，但是它好像不理解我们在构建什么。 主持人：确实。 Karpathy：还有一点，比如Claude，我觉得他们把模型的“人格”调得挺好。Claude夸我的时候，我确实觉得配得上。因为当我给它的想法不太成熟的时候，它反应就不强烈。但按我自己的标准，真是好想法的时候，它好像会多奖励一点。我有点想赢得它的夸奖，这真挺奇怪的。 人格很重要，很多其他工具可能没那么重视。Peter真的很在乎这个，所以做对了。然后是记忆系统，还有通过单一WhatsApp入口，访问所有功能，这个设计很不错。 三、“一切都应该是API端点，Agent是粘合剂” 主持人：你个人用OpenClaw做过什么编程之外的有意思的事吗? Karpathy：1月份的时候，我经历了一段“OpenClaw精神错乱”时期。我搭了个照顾家的OpenClaw，叫它“家养小精灵多比”。我用Agent找家里局域网上所有智能家居子系统，还挺惊讶居然开箱即用。 我只是跟它说“家里有Sonos，你能找找吗？”它就做了IP扫描，找到Sonos音箱，结果没密码保护，直接登进去了。然后它开始逆向工程，看看这些系统是怎么工作的，也做了些网络搜索，直接找到API端点，问我想试试吗，然后音乐就出来了。 灯光也一样。它基本上是黑进了系统，搞清楚了整个系统，创建了API，创建了仪表盘，我能看到家里所有灯的指挥中心，然后开关灯。我可以跟它说：“多比，要睡觉了”。这条指令就可以把所有灯关掉，它还控制着我所有的灯、空调、窗帘、泳池、水疗吧，以及安保系统。 我有摄像头对着房子外面，每次有人进来，首先会进行变化检测，然后基于变化检测去调Qwen，最后给我发WhatsApp消息，显示外面的图像，比如：“嘿，FedEx卡车刚到了，你可能想检查一下，你收到邮件了。”这是多比刚给我发的，真的很不可思议。 多比管着房子，我通过WhatsApp跟它发消息，这些宏观动作真的很有意思。我还没真正推得更远，我觉得有人在做更疯狂的事。但就算只是家庭自动化设置，我以前要用六个完全不同的App，现在不用了，多比用自然语言控制一切，很神奇。我觉得我还没完全推到这个范式的极限，但已经很有帮助、很有启发了。 主持人：你觉得这从用户体验角度说明了人们想要什么吗？因为学习新软件、新UI是需要人类努力的，这在过去被忽视了。 Karpathy：某种程度上是对的。OpenClaw实现的东西，本质上是从“人们觉得AI应该是什么样”这个角度倒推出来的。人们心目中的AI其实不是原始意义上的大模型——大模型就是个token生成器，但人们想象中的AI是那种有人格、有身份的存在，你可以跟它分享事情，它也会记得，就像WhatsApp背后的某个实体，更好理解。 所以某种程度上说，OpenClaw匹配了人类对AI行为的既有期望，但底层有很多技术细节。比如大模型作为原始原语对大多数人来说太“原始”了，对很多人来说不能真正被当成AI来看待。 主持人：我觉得这就是我们理解AI的方式，把它描述成多比或某种人格显然能引起共鸣。我觉得你把六个不同的软件系统统一起来做家庭自动化，也指向另一个问题：人们真的想要我们今天拥有的所有这些软件吗？你所做的就是把这些硬件的软件层或UX层扔掉了。你觉得这是人们想要的吗？ Karpathy：我觉得有种感觉是，应用商店里那些配套智能家居设备的App，某种意义上根本不应该存在——不应该就是个API吗，Agent不应该直接调用吗？我能做各种家庭自动化，任何单个App都做不到。大模型能驱动工具、调用所有正确的工具、做相当复杂的事。 这说明业界可能生产了太多定制App，它们不应该存在，因为Agent把它们都统一起来了，一切都应该更像是暴露出来的API端点，Agent是粘合剂，是实际调用所有部分的智能。 另一个例子是我的跑步机，有个跑步机App，我想记录做有氧的频率，但我不想登录网页UI、走流程什么的。这些都应该只是开放的API，这是走向Agent化网络或Agent优先工具的方向。所以行业必须在很多方面重新配置，客户不再是人类，而是代表人类行事的Agent，这种重构可能会相当彻底。 有人反驳说，我们期望人们vibe code这些工具吗？普通人要做我刚才描述的这些吗？但某种程度上这只是今天的技术现状，现在有vibe coding，我在观察、在跟系统合作。 但我觉得我刚才说的这些，一两年或三年后应该是免费的，没有vibe coding参与，这是微不足道的，是基本要求，任何AI甚至开源模型都能做这个。 主持人：大模型应该能很容易地把不熟悉技术的人的意图，翻译回去。 Karpathy：今天还是需要vibe coding，但没多少人会做。 主持人：而且你还得做些设计决策，对吧？比如取帧。 Karpathy：但我觉得门槛会降下来，只是为你服务的临时软件，某个OpenClaw处理所有细节，你不参与。它有台机器，会搞清楚，只给你呈现UI，你说话就行。 主持人：你为什么没把个人用OpenClaw的边界推得更远？是因为你专注更重要的项目，比如自动研究，还是在研究如何精通Vibe Coding，或者其他原因？ Karpathy：我觉得我分心了。我花了一周在OpenClaw的东西上，但还有更多尝试可以做。我没给它邮件、日历和其他东西的访问权限，因为我还有点怀疑。它还很新、很粗糙。我不想给它我数字生活的完全访问权。部分原因是安全、隐私，也许这是主导因素。但部分也确实是因为我被分心了。 四、AI已能“自动研究”，人类别拖后腿 主持人：你探索“自动研究”的动机是什么？你一直在说，想让Agent做训练或至少优化模型的任务。 Karpathy：我早先有条推文，大意是为了充分利用现在可用的工具，你必须把自己从瓶颈中移除，你不能在那里写提示词，指挥模型做下一件事，需要把自己抽离出来，安排好任务让它们完全自主。怎么在不参与循环的情况下，最大化你的token吞吐量，这才是目标。 现在要做的就是增加你的杠杆，我只输入很少的token，偶尔一次，但是有大量事情正在发生。 人们喜欢这个概念，但可能没完全想通含义。对我来说，自动研究员就是上述观点的案例之一——我不想做研究者，看结果什么的，我在拖系统后腿，所以问题是怎么重构所有抽象层。 我们要做的就是让Agent能运行更长时间、不用你参与、代表你做事。所谓的自动研究员就是，你告诉Agent，这是目标，这是指标，这是能做和不能做的事情，放手去做吧。 主持人：你对它的有效性感到惊讶。 Karpathy：对，我没想到会有效。我有nanoGPT这个项目，很多人不理解我对训练GPT-2模型的着迷，但对我来说，训练GPT模型只是个小工具、小游乐场。我真正更感兴趣的是递归自我改进这个想法，以及大模型能在多大程度上改进大模型。所有前沿实验室都在做这件事，他们都在大致尝试递归自我改进。 这个项目对我来说就是一个小游乐场。我已经用经典的手工方式调过nanoGPT了——我是研究者，做了大概二十年。我做了很多实验，做了超参数调优，做了所有事，非常熟练，达到了某个点，我觉得调得相当好了。 然后我让自动研究跑了一晚上，它给我带来了我忽略的调优空间，比如我确实忘了值嵌入的权重衰减，我的Adam beta没充分调好，这些东西是联合交互的，一旦调一个，其他的也可能要变。 我不应该是瓶颈，我不应该跑这些超参数搜索优化，我不应该看结果，这种情况有客观标准。所以你只需安排好Agent，让它能一直跑下去。我很惊讶它找到了这些调优空间，代码库已经高度优化了。 而这还只是单循环，前沿AI实验室有数以万计GPU的集群。不难想象，可以在较小模型上进行大量这种研究。所有前沿AI模型都是关于外推和Scaling损失的，可以在较小模型上做大量探索，然后尝试外推出去。 主持人：你的意思是，如果能更好地进行这种实验，那研发效率会大幅提升，在扩大模型规模时，也会有更明确的方向。 Karpathy：是的。我觉得目前最有趣、可能也是顶尖实验室正在攻克的项目，就是在小模型上做实验。你会试图让实验过程尽可能自动化，把研究员从环节中踢出去。研究员们往往有种“过度自信”，其实他们不该插手这些过程。你得重写整个流程，虽然现在研究员还能提供点想法，但不该由他们去执行。 想象一下，有一个点子队列，可能还有一个“自动化研究员”，它根据所有的arXiv论文和GitHub仓库产生灵感并输入队列；人类研究员也可以贡献点子，但它们都进入同一个队列。然后由自动化Agent去抓取任务并尝试。行得通的代码就进入功能分支，人工只需偶尔监控一下并合并到主分支。 总之，就是把人从所有流程中撤走，尽可能自动化，追求极高的Token吞吐量。这需要重新思考所有的抽象层，一切都要推倒重来。这非常令人兴奋。 五、AI能力呈“锯齿状”分布：有时像天才，有时像10岁小孩 主持人：如果我们再往深处推演一级，模型什么时候能写出比你更好的“program.md”？ Karpathy：“program.md”是我尝试描述自动化研究员如何工作的一个简陋草案——比如“先做这个，再做那个，尝试这些架构或优化器的点子”。我只是用Markdown随手写出来的。你肯定想要一种自动化研究循环，去寻找更优的方案。你可以想象，不同的“program.md”会带来不同的进展。 每一个研究机构其实都可以由一个“program.md”来描述。一个研究机构就是一组描述角色和连接方式的Markdown文件。你可以想象一个更高效的机构：也许他们早上的会更少，因为那纯属浪费时间。既然这一切都是代码，你就可以微调它：有的开会少，有的偏好高风险。 你可以打造多个不同的研究机构，每个机构都以代码表示，有了代码就可以对其进行优化。你可以分析进步是从哪儿来的，然后调整“program.md”，让它多做有效的事，少做没用的事。 主持人：这就是元优化（Meta Optimization）。 Karpathy：这主意很棒，但得一步步来。这就像剥洋葱：现在大模型部分已经是常态了，智能体部分也是常态了，像OpenClaw也是常态了。现在你可以拥有多个实体，给它们指令，甚至对指令进行优化。这信息量确实有点大，甚至让人感觉有点“精神错乱”，因为它是无限嵌套的，而且一切都还处于早期阶段。 主持人：如果我们要判断当下，什么样的技术才是核心？我们是否应该在各个领域都尝试实现这种“去人化”的自动化循环？核心是建立指标，还是创造让Agent在没有你的情况下持续工作的能力。那“性能工程”（Performance Engineering）还有地位吗？ Karpathy：关于AI生态我有几点想提醒。第一，这种模式极其适合那些有客观指标、易于评估的领域。比如编写更高效的CUDA算子。有一段低效代码，想要一段行为完全一致但速度更快的高效代码，这是自动化研究的完美场景。但如果你无法评估，你就没法对其进行自动化研究。 第二，虽然我们能看到下一步，但模型的基本功层面其实还有很多不足，没完全跑通。如果你步子跨得太大，最后可能反而没用。现在的模型虽然进步很大，但在某些方面还是比较粗糙。我感觉自己同时在和一个天才级的系统程序员以及一个10岁小孩对话。 这种“锯齿状”（Jaggedness）的能力分布很奇怪，人类的能力通常更均衡。有时候我要求一个功能，结果Agent给我的完全是错的，然后陷入完全错误的循环，我就特别崩溃。明明能感觉到它的强大，但它偶尔还是会干出完全没道理的事情。 六、模型能力“泛化”仍然存疑，一切都卷在不透明的神经网络里 主持人：当我发现Agent在一些显而易见的问题上浪费了大量算力时，我会非常恼火。 Karpathy：我猜这背后的深层原因是：这些模型是通过强化学习（RL）训练的。它们也面临我们刚才聊到的问题：实验室只能在可验证、有奖励反馈的领域提升模型。代码写对了吗？单元测试过了吗？这些好办。 但它们在比较“软”的东西上就挣扎了，比如：我到底想要什么细微差别？我意图是什么？什么时候该反问我求澄清？凡是感觉比较模糊、不明确的领域，它们就明显差很多。 所以你要么就在轨道上，属于超级智能的一部分，要么就偏离轨道，进入了不可验证的领域，然后一切就开始漫无目的地游荡。 换个说法：你今天去用最强的ChatGPT，说“给我讲个笑话”，你大概率知道会得到哪个笑话。 主持人：我猜ChatGPT大概翻来覆去就那三个笑话。 Karpathy：没错。所有大模型最爱讲的笑话永远是：“为什么科学家不信任原子（Atoms）？因为它们构成了（Make up，也有编造之意）一切。” 这是三四年前模型讲的笑话，现在依然是。尽管模型在Agent任务上已经能移山填海，可你一让它讲笑话，它还是五年前的烂梗。 因为这不在强化学习的优化范围内，它是“锯齿状能力”中的洼地。模型能力提升的同时，讲笑话的能力并没有提升。它没有优化，而是停留在了原地。 主持人：这是否说明我们在“泛化”意义上并没有看到更广的智能——比如讲笑话的聪明度并没有跟写代码的聪明度绑定在一起？ Karpathy：对，我觉得确实存在一定程度的解耦。有些东西可验证、被重点优化；有些东西没有被优化。有些领域实验室根据训练数据随意优化，有些根本没动。 主持人：有一些研究组的前提是：如果你在代码生成等可验证领域变得更聪明，就应该在所有领域都更聪明。但笑话这个例子说明，至少目前并没有发生全面的溢出。 Karpathy：我也不觉得发生了。我觉得有一点点，但远没有达到让人满意的程度。 主持人：人类也有这种特质。你可以数学极其厉害，但讲笑话巨烂。 Karpathy：但这也说明，我们并没有得到那种“模型越强，所有领域的智能都自然而然跟着变强”的故事。并不是这样。存在盲区，有些东西根本没被优化。这一切都卷在不透明的神经网络里。 如果是获得针对性训练的能力，就会光速前进，如果不在这一范围内，表现就不佳。这就是能力的参差不齐。 即使方向很明显，也还不能完全放手让它跑，因为它还没完全跑通——要么是技术还没成熟，要么是我们还没搞明白怎么用。 七、大模型会出现更多“物种分化”，但相关技术仍不成熟 主持人：我能问一个有点大逆不道的问题吗？我们现在还是把模型打包成一个单体模型，但如果这种参差不齐的能力分布会一直存在，那是否应该把模型拆开，拆成可以在不同智能领域分别优化、分别改进的东西？比如拆成多个专家模型（Mixture of Experts），每个专注不同领域。 而不是现在这样：一个大模型什么都行，但为什么在这件事上表现很好、在另一件事上表现极差，让人非常困惑。 Karpathy：我现在的感觉是：前沿实验室还是想做一个单一的“单文化”模型，在所有领域都尽可能聪明，然后把一切都塞进参数里。但我认为未来应该会出现更多的“物种分化”（speciation）。 就像动物界，大脑形态极其多样，有各种生态位。有些动物视觉皮层超级发达，有些其他部分超发达。我们应该也会看到更多这种分化。 不需要一个无所不知的神谕（oracle）。你可以让它分化，然后针对特定任务部署。而且这样可以出现更小的模型，但仍然保留认知核心，仍然很能干，只是在特定任务上做了特化。 这样在延迟、吞吐量上都会更高效。比如专门为Lean定理证明做优化的模型，已经有几家在发布了。应该会出现越来越多这种解耦的场景。 主持人：我有一个问题是：当前计算基础设施的容量限制，会不会反过来推动这种分化？因为效率变得更重要了。因为如果算力完全不限，你什么都能跑，哪怕是一个超大单模型。但如果你真切感受到：我不可能为每一个用例都开一个巨型模型。你觉得这会不会推动分化？ Karpathy：这个问题很有道理。但我现在的困惑是：我们其实还没看到太多分化。目前还是单一模型占主导。 主持人：业界明显有压力，要做一个好的编程模型，然后再合并回主干。 Karpathy：尽管模型本身已经有很大压力了。 主持人：也许现在是短期供给极度紧张，反而会造成更多分化。 Karpathy：对。我觉得本质上，实验室在对外提供模型时，他们并不知道终端用户会问什么。所以他们必须在所有可能的问题上进行多任务规划。 如果你是跟某个企业深度合作、针对特定问题，那可能会出现更多特化。或者某些极高价值的细分应用。但目前他们还是在追求“包罗万象”。 另外，操控这些“脑”的科学本身还没完全成熟。比如在不损失通用能力的情况下做微调，同时，我们也还没有很好的原语（primitives）。现在基本上靠上下文窗口来操控，它确实很好用、很便宜，所以我们用它做各种定制化。 但如果想更深层地调整模型，比如持续学习（continual learning）、在特定领域微调、真正动权重而不是只动上下文窗口，这要复杂得多。动权重实际上是在改变整个模型的智能，很容易出问题。所以“物种分化”的科学本身还不成熟。 主持人：而且成本也要足够低，才值得去做。 八、AI研究“并行化”展现潜力，“散户”也能贡献算力 主持人：我能再问一个关于你之前提到的“自动研究”（auto research）的问题吗？你谈到过“开放地带”（open ground），说我们需要围绕它建立更多的协作表面，让大家都能参与到整体研究中。你能再讲讲这部分吗？ Karpathy：好的。我们之前聊到，研究本质上是一条单线程：我不断尝试、循环迭代。但真正有趣的部分其实是它的并行化。我尝试过一些想法，但目前还没有找到特别简单、让我特别满意的方案，所以这只是我业余时间、在不做OpenClaw时顺手捣鼓的一个方向。 一个很直接的思路是：如果你有很多并行节点，很容易就能让多个自动研究员（auto researchers）通过一个共享系统互相讨论。但我更感兴趣的是，如何让互联网上大量不被信任的工人（untrusted pool of workers）参与进来。 举个例子，在自动研究里，我们的目标是找到一段能把模型训练到非常低验证损失的代码。如果有人从互联网上提交一个候选commit，你很容易验证它到底好不好——直接跑一下就知道。 但验证本身虽然简单，却可能要消耗大量算力。而且对方完全可能撒谎。所以这里其实有点像我之前设计的一些系统，引入了不信任的工人池，结构上有点像区块链。 这些commit可以互相建立在前面，包含代码的改进。所谓的“工作量证明”其实就是大量实验，找到真正有效的commit。现在的奖励只是上排行榜，没有任何金钱激励。 我不想把这个类比推得太远，但核心问题是：搜索的成本非常高，但验证一个候选方案是否优秀却非常便宜——你只需要训练一次模型，看看它到底行不行。前面可能试了1万个想法失败了，但你只要验证那个成功的就够了。 简单来说，你需要设计一套系统，让不被信任的工人池和可信任的验证工人协同工作，整个流程是异步的、安全的。从安全角度看，如果有人随便发一段代码给你，你直接跑它是非常危险的。但理论上这是完全可行的。 你应该很熟悉SETI@home（在家搜寻地外文明）、Folding@home（在家研究蛋白质折叠）这些项目，它们都有非常相似的性质：找到一个低能量蛋白质构象非常难，但一旦有人找到了，你很容易验证它就是低的。 所以凡是符合“生成极贵、验证极便宜”这个特性的问题，都很适合用“@home”模式，比如Folding@home、SETI@home，或者未来的“Auto Research @ home”。 一句话总结：互联网上的一大群智能体有可能合作来改进大语言模型，甚至有可能跑赢前沿实验室，谁知道呢？前沿实验室拥有大量可信算力，但地球上不被信任的闲散算力总量要大得多。 如果能把机制设计好，让安全验证到位，也许真的有可能让这群“散户”贡献算力，共同推动某些他们关心的方向。 再延伸一点，很多公司、机构、甚至个人研究方向都可以有自己的自动研究赛道。比如你特别关心某种癌症，你不只是捐钱给机构，你还可以买一些算力，然后加入那个癌症方向的自动研究“池子”。这样算力就变成了一种你可以贡献的东西，所有研究者最终都在共享、竞争、迭代这些算力成果。 主持人：这真的很振奋人心。而且很有意思的一点是，现在至少有一部分人——不管是硅谷排队买显卡的，还是中国商场里抢设备的——突然又觉得拥有个人算力变得有意思了。 Karpathy：对。 主持人：他们可能为了自己的OpenClaw去买算力，然后顺便贡献给自动研究。 Karpathy：现在大家都在乎美元，但未来会不会变成大家都在乎FLOP（浮点运算次数）？会不会出现一种“翻转”——算力变成真正稀缺和主导的东西？当然我不认为会完全这样，但这个想法挺有意思的。 九、AI是数字世界的“幽灵”，进入物理世界仍会滞后 主持人：你最近发布的好像是对一些就业数据的分析，对吧？好像还稍微触动了一些人的神经，虽然你只是可视化了公开数据。你当时主要是好奇什么？ Karpathy：对。我就是很好奇AI对就业市场的真实影响到底会怎样。每个人都在讨论这个话题。所以我就想看看现在的职业分布是什么样子、各个职业有多少人，然后逐个去想：以AI目前和未来可能的演化路径，这些职业是会被AI当作工具来增强，还是会被取代？它们是会增长、萎缩，还是会发生很大变形？会不会出现全新的职业？ 所以这其实主要是喂养我自己对整个行业的思考链条。我看的是美国劳工统计局（BLS）的数据，他们对每个职业未来十年（大概是基于2024年的预测）都有一个预期增长百分比。 主持人：我们需要很多医疗工作者。 Karpathy：对，他们已经做了这些预测。我不清楚他们的具体方法论是什么。我当时主要按“数字vs物理”来给这些职业分类。 因为我觉得目前主流发展的AI更多是数字世界的“幽灵”——它们能非常高效地操纵数字信息，但还没有真正的物理具身。操控原子永远比操纵比特慢很多个数量级。 所以我预期数字空间会发生爆炸式的活动、重写、沸腾，而物理世界会相对滞后一段时间。数字领域的“神经系统”会被AI大幅升级，带来大量原本由人和传统计算机完成的数字信息处理工作被重构（refactoring）。而物理世界会慢半拍。 所以我特别把那些本质上就是在家里操纵数字信息的职业标出来——因为这些领域会发生剧烈变化。不是说岗位数量一定减少或增加（那取决于需求弹性等很多因素），而是说这些职业的工作内容、技能要求会发生巨大改变。这就像给人类超级有机体升级了一套新的神经系统。 主持人：从你看数据的感受来说，对于现在面临就业市场、或者在考虑学什么、发展什么技能的人，你有什么观察或者建议吗？ Karpathy：这个真的很难一概而论，因为职业太多样了，情况千差万别。但总体来说，这些工具出现得太新、太强大了，所以第一件事就是尽量跟上它们的发展。 很多人会选择忽视它，或者因为害怕而回避——这完全可以理解。但我觉得最重要的是保持好奇、主动去接触和使用它们。因为它们确实是极其强大的新生产力工具。 现在AI其实就是一个非常强大的工具。很多工作本质上是一堆任务的集合，其中一部分任务可以用AI让速度变得非常快。所以大家现在应该主要把它看成一个工具。至于长远未来会怎样，其实挺难预测的，我也不是专业做这方面预测的人，这应该交给经济学家去认真研究。 十、OpenAI的研究员，正“光荣地”把自己自动化掉 主持人：你是工程师啊。我觉得有意思的一点是，现在对工程岗位的需求其实还在持续上升。我不确定这是不是暂时的现象。你怎么看？ Karpathy：对，我觉得现在软件其实是稀缺的。正因为稀缺、太贵，所以需求才没有爆发。如果门槛大幅降低，就会出现“杰文斯悖论”——东西变得更便宜，人员需求反而增加了。 经典例子就是ATM机和银行柜员。很多人一度担心ATM和电脑会把柜员彻底取代，但实际上因为银行开支店的运营成本大幅下降，反而开了更多分行，最后柜员数量反而增加了。这是大家常引用的例子。本质就是：某样东西变便宜了，很多之前被压抑的需求就被释放出来了。 所以我在软件工程这个领域其实是谨慎乐观的。我觉得软件的需求会变得极大，因为它变得便宜太多了。 而且软件本身太强大了——它是数字信息处理，你不再被迫使用那些不完美的、别人给你的工具，你也不用只能接受现成的东西。代码现在是临时的、可变的、可修改的。所以我认为未来会在数字世界里出现大量“重构一切”的活动，这会创造非常多的需求。 长远来看呢，像OpenAI、Anthropic这些前沿实验室，现在也就雇一千来个研究员吧。这些研究员某种意义上是在“光荣地”把自己自动化掉，他们其实就是在主动做这件事。 我有时候去OpenAI转转，就会跟他们说：你们有没有意识到，如果我们真的成功了，我们全都要失业啊？我们就是在给Sam（OpenAI联合创始人兼CEO Sam Altman）或者董事会造一个能取代我们的东西啊。 有些研究员自己也开始有那种“精神错乱”的感觉，因为它真的在发生。他们会想：完了，连我也完了。 十一、在前沿AI Lab之外，跟“人类整体”立场对齐度更高 主持人：你为什么不干脆去前沿实验室，用海量算力跟一大群同事一起做自动研究（auto research）？就像前几天Noam Brown所问的那样？ Karpathy：其实我之前在那里待过一段时间，也算是重新出来过。我觉得这个问题可以从很多角度看，有点复杂。 我现在感觉，在前沿实验室之外，人们其实也能产生非常大的影响，不管是行业外还是生态层面的角色。比如你现在做的就是生态层面的工作，我目前也更多是在生态层面，我觉得这类角色能带来的影响其实挺好的。 反过来，如果太深度绑定到某一家前沿实验室，其实也有问题。因为你会有巨大的财务激励，而你自己也承认AI会极大地改变人类和社会，却在里面一边建技术一边从中获利。这个难题其实从OpenAI刚创立时就存在，一直没完全解决。 你在公司里面就不是完全自由的个体。有些话你不能说，有些话组织希望你说。虽然不会强迫你，但那种压力是存在的——说错话会很尴尬，会被侧目，会被问“你在干嘛”。所以你在里面其实很难保持完全独立的立场。 我在实验室外面，反而觉得自己跟“人类整体”的立场对齐度更高，因为我几乎不受那些压力影响，想说什么就说什么。当然，前沿实验室里你也能做出很大贡献，尤其是如果你想法很强、能参与核心决策。现在整体风险还不算特别高，大家都还挺友善。 可一旦真正到高风险、利害攸关的时候，作为一个员工，你对公司最终决策到底有多大影响力，其实我是不太确定的。你可以在会议室里提想法，但你并不是真正掌舵的那个人。的确存在一些错位。 另一方面，我也同意一个观点：如果你完全在实验室外面，判断力确实会慢慢漂移。因为你接触不到最前沿的东西，看不到模型到底是怎么工作的，未来会怎么发展。 所以从这个角度，我确实有点担心。我觉得保持跟前沿的接触是重要的。如果有机会去前沿实验室干一段时间，做一些高质量工作，然后再出来，也许是个不错的方式——既能跟上真实进展，又不至于完全被某个实体控制。 所以我觉得Noam如果在OpenAI应该也能做出非常好的工作，但他的最高影响力也许恰恰是在OpenAI外面。 理想状态可能就是来回切换、在里面和外面都待一待。这是一个复杂的问题，我自己就是先进去，又出来，未来可能还会再进去。我大概就是这么看待这件事的。 十二、开闭源模型差距明显收敛，AI生态需维持健康的权力平衡 主持人：开源模型到底离前沿模型有多近，这个差距会持续吗？我觉得整个事情的发展其实挺让人意外的。从一开始只有少数几个中国模型和全球模型，到现在大家都在持续发布，而且能力上比很多人预想的要更接近前沿。 你长期做开源，对此怎么看？会不会觉得惊讶？ Karpathy：我大概的观察是：闭源模型仍然领先，但大家都在盯着“开源模型落后几个月”这个差距。一开始是完全没得比，后来拉到18个月左右，现在已经明显在收敛，可能现在落后6–8个月的样子吧。 我当然是非常支持开源的。拿操作系统举例：有封闭的Windows和macOS这样的大型软件项目，就像未来的大模型一样；但同时也有Linux，它其实极其成功，跑在全球绝大多数计算机上（我记得上次看是60%还是更多）。因为行业需要一个大家觉得安全、可信的共同开放平台。 现在大模型也是同样的逻辑，行业其实有强烈的需求，希望有这样一个东西存在。唯一的区别是，现在做这件事需要巨量的资本投入，这让竞争变得更难。 但我认为现在的开源模型已经非常好用了。对于绝大多数消费级场景，甚至终端开源模型都足够强。往前再走几年，很多简单用例都会被很好地覆盖，甚至可以本地跑。 当然，永远都会有一部分对“最前沿智能”的需求，而且这个需求可能占很大一块市场。但也许未来的“前沿”会变成那种诺贝尔奖级别的工作，或者像把Linux从C重写成Rust这样的大工程。封闭的最强模型可能会主要服务这类高难度任务，而开源则会吃掉大量基础和日常用例。 而且现在封闭实验室的“前沿”模型，过几个月可能就开源了，然后继续干很多活。所以我预计这个动态会持续：前沿实验室保持封闭的最强模型当“神谕”，开源模型落后几个月，但差距可控。我觉得这其实是个挺不错的整体格局。 因为我对完全封闭的智能还是有系统性风险的。历史上看，极度中心化的东西（不管是政治、经济还是其他系统）表现都不太好。 我希望开源就算不是最强的，但最好也只是稍微落后一点，作为整个行业都能用的共同工作空间。这样权力平衡会比较健康。 主持人：另一方面，我也觉得有很多大问题要靠持续推进最前沿的智能才能解决。人类面临的一些超级难题，没法只靠今天的能力搞定，所以我们还是得支持那些愿意花大钱往前推的实验室。 但正如你说的，今天的“前沿”如果过一阵子就开源，那本身就已经是非常大的能力释放了。这种智能的普惠化，我觉得既实用又有益。 Karpathy：所以某种意义上，我们现在这个局面其实挺意外地还不错，甚至可以说是个相对健康的生态。 主持人：而且只要这种动态能持续得久一点，整个生态的“面积”（累积的能力）就会越来越大。 Karpathy：不过最近闭源模型好像反而更集中了，因为很多原本跑在前面的玩家现在掉队了，所以头部更集中。我其实不太喜欢这个趋势。我希望有更多前沿实验室，越多越好。我对集中这件事就很警惕。 机器学习里ensemble（集成）总是比单个模型强，所以我也希望最难的问题是有多组人在思考、最难的决策是有多组知情的人在房间里讨论，而不是关起门来两三个人说了算。我觉得那不是好的未来。 所以长话短说：我希望会有更多的AI实验室，开源模型能一直存在，目前稍微落后一点其实是好事。 十三、与操作“比特”相比，操作原子“难上100万倍” 主持人：你之前做过通用机器人的前期工作，也就是自动驾驶相关的研究。最近几个月机器人公司也加速了，很多公司在泛化能力、长时序任务上进步很大，还有很多钱涌进来。你觉得机器人真的要起来了？最近有没有什么变化让你改观？ Karpathy：我的看法还是受当年自动驾驶的影响比较大。自动驾驶其实就是第一个真正落地的机器人应用。十年前那波，有一大堆初创公司，最后能活下来的其实没几个。 我看到的是：机器人这东西太难了，很多脏活累活，需要巨量的资本、时间和信念。“原子世界”就是要比“比特世界”难很多。所以我认为物理世界的机器人会明显落后于数字世界。 数字世界现在就出现了巨大的“解锁效应”——很多原本低效的东西，效率可以提升100倍。因为比特就是比原子好搞太多了。 目前最活跃、最会发生巨变的还是数字空间。然后才会慢慢到数字-物理的接口部分。 为什么会有接口？因为一旦你有了更多Agents代表人类做事、互相协作、参与“Agent经济”，纯数字的任务总有一天会做完。到那时你必须去问宇宙问题，必须做实验，让物理世界给你反馈，才能学到新东西。 现在数字世界还有大量“过剩工作”——人类以前根本没足够脑力把所有已数字化的信息都思考一遍。现在AI来了，我们会先把这些过剩的部分榨干。 但迟早会榨完。然后就开始需要跟物理世界交互的接口：传感器（读世界）、执行器（改世界）。所以我觉得真正有趣的公司会出现在这个接口地带——能不能给超级智能喂数据，能不能按它的指令去操控物理世界。 而纯物理世界的机会其实更大，总潜在市场（TAM）可能比纯数字世界还大。但因为原子难搞太多，所以会滞后。我认为要难上100万倍。时间线大概是先数字大爆发，然后是数字-物理接口，最后才是纯物理的大规模起飞。 主持人：当然，有些物理任务其实没那么难。比如只是在物理世界及逆行“读写”——读可以用现成摄像头、传感器；写可以用现成机械臂。如果你足够聪明，不用投太多钱也能搞出很有价值的东西。 Karpathy：比如我最近去拜访的朋友Liam，他是Periodic的CEO，他们在用AI做材料科学的自动研究。那里传感器的成本就很高，是实验室设备。生物学也一样，很多人在搞生物工程，传感器远不止摄像头。 还有些公司在做“付费采集训练数据”的生意，直接把人类当传感器给AI喂数据。 主持人：所以我觉得未来我会很期待能直接给Agent一个物理世界任务、标个价格，说“你自己想办法搞定，去拿数据”。 Karpathy：现在居然还没有足够发达的“信息市场”，我觉得挺意外的。 比如Polymarket、股票市场这些，如果未来Agent参与度越来越高，为什么不能出现“我出10美元，让人在德黑兰某个地方拍张照或视频”这样的机制？拍完直接喂给Agent，让它们去猜赌局或炒股。 我觉得“Agent化的web”还很早期，还缺很多这样的基础设施。但这种方向我觉得是会发生的。 有一本书可能挺有启发，叫《恶魔》（Demon），里面智能最后有点像在操纵人类——人类既是它的传感器，也是它的执行器。未来整个社会可能会集体重塑，去服务于机器的某种需求，而不是单纯服务于彼此。 主持人：我们之前聊到训练数据缺口、自动研究（auto research）的问题。要把人类从训练闭环里拿掉，让模型自己提需求、自己收集数据、自己优化，得把SFT（监督微调）这一环也高度自动化才行。 Karpathy：对，100%同意。但对于大语言模型训练，其实这个范式特别合适。因为它有清晰的优化目标、损失函数，代码跑得快，还有可量化的指标。 当然，如果完全闭环优化某个指标，可能会出现大量“对指标的作弊”，或者说过拟合。但可以用系统自己再发明新指标，做到更好的覆盖。所以整体来说，语言模型训练其实是目前最容易实现自主闭环的领域之一。 十四、人类互相教授知识的时代要结束了：先让agent搞懂，然后让它来教人 主持人：最后聊个你的小项目吧——micro GPT。 Karpathy：对，micro GPT是我这十几年一直在干的一件事：把LLM尽可能地简化、提纯到最本质。 我之前做过nano GPT等等项目，现在micro GPT是我目前能做到的最极致版本——整个从头训练一个小型语言模型的代码，只有200行Python（包括注释）。 大家看到那么多复杂的训练代码，其实绝大部分复杂度都来自“要跑得快”。如果不在乎速度，只关心算法本身，那真的就200行，非常好读：数据集、50行网络结构、前向传播、100行autograd引擎算梯度、10行Adam优化器，再加个训练循环，就结束了。 以前我会想录个视频一行行讲，或者写个教程。但现在我觉得没太大必要了。因为代码已经简单到随便丢给一个agent，它就能给你各种角度解释。 我现在更多是在跟agent解释东西，而不是直接跟人解释。如果agent能懂，那它就能按用户的语言水平、无限耐心、反复讲解各种方式。人类反而从agent那里能学得更好。 我甚至可以写一个“skill”，就是告诉agent应该按什么顺序、用什么方式把micro GPT讲给不同水平的人。这样我只负责设计课程的骨架，剩下的执行交给agent。 所以我觉得教育的形式正在被重塑。以前是讲义、讲座、文档；现在更像是：先让agent搞懂，然后让它来教人。 当然现在agent还不是完全取代我——我还是能比它们讲得稍微好一点。但模型进步太快了，我觉得这是一场必输的战斗。 所以教育可能会大幅重构，那种人类互相教授知识的时代可能快要结束了。打个比方，如果我有一个代码库或者其他什么项目，以前你会为使用这个库的人写文档，但现在你不应该这么做了。 你不应该再写给人看的HTML文档，而应该写给智能体看的markdown文档。因为如果智能体理解了，它们就能解释其中的各个部分。这是一种通过智能体的间接传递，我觉得我们会看到越来越多这样的情况发生。 我尝试过让智能体来写micro GPT。我让它试着把神经网络提炼成最简单的东西，但它做不到。micro GPT是我痴迷一生研究出的结晶，就200行代码。我思考了很久，这就是解决方案。相信我，不可能更简单了。 这就是我的价值所在。其他所有东西，智能体都能搞定。它可能想不出来，但它完全能理解，也明白为什么要用某种方式实现。 我的贡献大概就是这几个关键部分，但之后所有的教育工作就不再是我的领域了。也许教育的模式确实会改变——你只需要注入那些你特别在意、你觉得是课程核心的少数几个点，或是补充更好的讲解方式。 那些智能体做不到的事，现在成了你的工作；而那些智能体能做的事，它们可能比你做得更好，或者很快就会比你做得更好。你应该战略性地思考，到底把时间花在什么事情上。

关于启动2026树兰卓越工程——器官移植青年人才海外研修支持计划的通知 为促进我国专科医学事业的发展，浙江大学教育基金会树森·兰娟院士人才基金（简称树兰基金）设立树兰卓越医学人才培养工程（简称树兰卓越工程），致力于临床医学领域专科人才的培养与奖励，支持进修、国际交流等各类相关学术活动。 2026年，树兰卓越工程将重点资助10位包括肝、肾、心、肺在内的器官移植青年人才实行海外研修支持计划，并于今日起正式启动。 请严格按照《树兰卓越工程—器官移植青年人才海外研修支持计划实施细则》（附件1）的规定进行推荐。每家移植中心相应移植专业限推荐1位申请者。 推荐者的条件：获得国家卫生部批准的具有相应器官移植资质的移植中心。 申请者的条件： （1）具有中国国籍（含港、澳、台），热爱祖国，拥护中国共产党，具有良好的政治修养。 （2）年龄在2026年12月31日前不超过40周岁（1986年1月1日及以后出生），拥有博士学位的优先考虑。 （3）专业以肝/肾/心/肺器官移植为主，具备临床与科研发展潜力。 如有合适人选，请通知申请者下载《树兰卓越工程—器官移植青年人才海外研修支持计划申请书》（附件2）填写完整，并于2026年5月20日前将申请书原件（原件系指公章为原印模，签名为原笔迹，一式一份）和证明材料复印件（证明材料复印件系指申请者在申请书中所提到的学术成果的书面材料复印件，一式一份）装订成册，寄送至树兰基金秘书处。 申请者及其单位对材料的真实性负有法律责任。形式审查通过后，树兰基金秘书处将发送含有效账号的确认邮件，申请者登录树兰基金网站（shulanfund.zju.edu.cn)在线填写申请书。 最后，由衷地感谢您长期以来对树兰基金的关心和支持！ 如有任何相关问题欢迎及时与我们联络。 附件1：树兰卓越工程—器官移植青年人才海外研修支持计划实施细则 附件2：树兰卓越工程—器官移植青年人才海外研修支持计划申请书 联系方式： 联系人：乔阳 梁建忠 联系电话：18758081179 地址：浙江省杭州市庆春路79号树兰基金秘书处 邮政编码：310003 电子邮箱： shulanfund@zju.edu.cn 官方网站： shulanfund.zju.edu.cn 官方微信： 浙江大学教育基金会 树森·兰娟院士人才基金 2026年3月20日 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，请与我们接洽。

中国毒理学会第四届全国创新争先奖推荐人选公示 为表彰先进、树立典型，充分调动广大科技工作者担当作为、砥砺奋进的积极性和创造性，凝聚起加快推进科技强国建设的磅礴力量，人力资源社会保障部、中国科协、科技部、国务院国资委决定，组织开展第四届全国创新争先奖评选表彰活动。中国毒理学会获得1个推荐名额，按照相关要求组织开展了第四届全国创新争先奖候选人评选工作。 2026年3月22日，中国毒理学会组织召开“第四届全国创新争先奖候选人”评审专家委员会会议，评选出1位推荐候选人，评审过程中已严格执行回避制度。现将入选者名单予以公示，接受社会监督，公示期自2026年3月23日至3月27日18点，如有异议，请于2026年3月29日前向中国毒理学会第四届全国创新争先奖评选工作委员会反映。如无异议将提交给中国科协进行下一步评选。 联系人：铁轶 电话：010－68183899 E－mail（评审专用邮箱）：cstgxj@163.com 中国毒理学会第四届全国创新争先奖推荐人选名单（1名） 按得票数排序： 中国毒理学会第四届全国创新争先奖候选人评选工作委员会 2026.3.23 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，请与我们接洽。

近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员王方军团队和研究员肖春雷团队，联合厦门大学教授杭纬团队、深圳先进光源研究院副研究员殷志斌等，发展了一种基于单模光纤像传递的高空间分辨率质谱成像（MSI）仪器和方法。该技术空间分辨率达到800 nm，实现了在单细胞水平上解析药物诱导细胞凋亡过程中的脂质代谢异质性。相关成果发表于《美国化学会志》。 细胞凋亡的调控失常是肿瘤发生的标志性事件之一，多种抗癌药物通过与细胞膜相互作用触发肿瘤细胞凋亡。在此过程中，细胞膜微环境的变化及代谢重编过程可通过脂质组学进行精确表征。但由于单细胞尺寸小且群体内部脂质组成差异大，传统液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术仅能获取细胞群体的平均组分信息，难以揭示单细胞水平的脂质异质性特征。 针对上述挑战，在本工作中，合作团队从仪器创制与质谱成像方法两方面提出了系统的解决方案。在仪器创制方面，团队利用单模光纤对激光模式的过滤特性，结合自主设计的像传递光学系统，研制了新型高空间分辨率激光解吸电离源。该装置在保持大于25 mm长工作距离的条件下，实现了约800 nm的空间分辨率。在此基础上，团队搭建了反射式飞行时间质谱仪，质量分辨率超过10000，可用于鼠脑组织切片及单细胞的高分辨质谱成像。在质谱成像方法方面，团队建立了一套可同时获取平均组分与单细胞形貌特异性脂质数据的新方法。 团队揭示了药物作用引发的脂质代谢具有剂量与时间依赖性，并在多药处理模型中构建了药物特异性的单细胞脂质指纹图谱，反映了不同药理机制在脂质代谢层面的差异。 相关论文信息：https://doi.org/10.1021/jacs.6c00600 版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、科学网、科学新闻杂志”的所有作品，网站转载，请在正文上方注明来源和作者，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、头条号等新媒体平台，转载请联系授权。邮箱：shouquan@stimes.cn。

导读：差距与突围 药智数据显示，2016年至2025年，国内创新药市场规模从不足1亿元飙升至近500亿元，十年增长超870倍，展现出惊人的爆发力。然而，当我们将目光投向全球创新药版图，美国占据全球超50%的市场份额，是全球创新药的绝对主导者。凭借深厚的研发积淀、高效的审批体系，美国目前仍是全球创新药产业的高地。在全球医药创新浪潮奔涌的当下，中国创新药市场如何在高速增长中追赶国际步伐？与美国的差距正如何演变？注：文中“中国创新药市场规模”指的是基于2016版化药及2020版中药、生物制品新注册分类批准上市的1类创新药销售份额。01国内创新药市场不断扩容根据药智数据——药品全终端销售分析系统的最新数据，国内创新药市场在2016年至2025年期间实现了令人瞩目的增长。2016年至2025年，创新药在中国三大终端（医院、零售、电商）的销售额（注：指的是基于2016版化药及2020版中药、生物制品新注册分类批准上市的1类创新药销售份额）图片来源：药智数据-药品全终端销售分析系统注：本文创新药销售额数据统计截止时间分别为：医院端2025年第三季度、零售端2025年第四季度、电商端2025年第四季度。由图数据可见，2016年至2018年，国内创新药市场总量偏小，三年合计销售额未达3亿元，创新药以个别明星单品为主，尚未形成产业集群效应。2019年至2020年迎来首个爆发拐点。2019年国内创新药市场销售额跃升至12.24亿元，较2018年的1.61亿元实现大幅跃升；2020年再度翻倍，达到31.49亿元。2021年至2025年是国内创新药市场的高速增长期，市场规模呈现指数级扩张。2021年销售额达88.66亿元，2022年突破170亿元，2025年已逼近500亿元大关（注：2025年未包含医院端第四季度销售数据，下同）。从2016年的0.56亿元到2025年的489.75亿元，十年间市场规模增长超870倍，直观印证了国内创新药产业的惊人成长速度。从销售终端分布来看，医院终端始终是国内创新药市场最主要的阵地，销售额从2016年的0.47亿元增长至2025年的317亿元，占比达65%，稳居绝对主导地位。同时，零售与电商渠道则稳步崛起，推动创新药可及性走向多元化。2016年至2019年，零售终端创新药销售占比从14.8%升至46.8%，2025年占比32.8%，成为医院之外最重要的市场补充。自2019年起，电商终端迎来爆发式增长，2025年销售额达12.1亿元，较2019年的0.0022亿元实现数千倍增长，成为产业新兴增长极。国内创新药市场迅猛增长的背后，是政策支持、市场需求、技术进步等多方形成的发展合力。2015年国务院药审改革意见落地，正式吹响“提高审评审批质量、鼓励创新药”的号角。此后，优先审评审批、突破性治疗药物、附条件批准等一系列配套政策相继落地，大幅缩短新药研发转化周期。2025年国家药监局批准76款创新药上市，涵盖抗体药物、重组蛋白、细胞基因疗法等多元品类，不仅数量创历史新高，更呈现出全球前沿疗法在中国加速落地的趋势，极大丰富了国内患者的临床治疗选择。在支付端，国家医保局通过每年常态化的目录调整，建立了创新药进医保的“高速通道”。2018年以来，国家医保药品目录累计纳入创新药超140种。以2025年上半年获批的43款可申报医保新药为例，30款通过谈判成功纳入目录，医保覆盖率达70%截至2025年5月，医保基金对协议期内谈判药品累计支付4100亿元，带动相关药品销售额超6000亿元。强劲的医保支付支撑，既保障了患者用药，也为创新药企业持续研发注入动力。与此同时，当下跨国药企持续深化在华战略布局，依托中国药审改革的利好政策，将中国纳入全球同步研发体系，将更多高质量创新药快速引入中国市场。第一三共德曲妥珠单抗、阿斯利康卡匹色替等重磅ADC与靶向药先后获批，重塑乳腺癌等实体瘤治疗格局；赛诺菲卡拉西珠单抗、诺华阿思尼布等全球首创药物登陆中国，填补罕见病与血液肿瘤临床空白；多款长效GLP-1受体激动剂、双特异性抗体与CAR-T细胞治疗产品快速引进，让国内患者同步享有全球顶尖疗法。进口创新药的密集落地，将进一步撬动国内创新药市场扩容升级。02中美创新药市场多维对比据Evaluate Pharma，2024年全球处方药市场规模为1.1万亿美元，预测至2030年全球处方药市场规模将超过1.7万亿美元，并且创新药将成为市场增长的核心驱动力。图片来源：Evaluate Pharma从全球创新药格局来看，美国依旧是绝对的主导力量。根据百诚医药2023年年报，2022年美国创新药市场规模为4745亿美元，2018年至2022年年复合增长率为5.7%；根据弗若斯特沙利文研究预测，2030年美国创新药市场规模将达6844亿美元。东吴证券研报指出，美国凭借成熟的支付生态和定价体系，长期以来稳居全球最大创新药市场，美国创新药销售额占全球超50%。相比之下，当前中国创新药销售额仅占全球约3%，但市场增长潜力十分可观。从研发管线维度来看，美国拥有全球最庞大的创新药研发管线，在研药物总数、适应症覆盖广度、全球首创品种数量上均保持领先。近十年中国创新药管线扩张速度领跑全球，2010年以来在研药物数量保持两位数增速。2016年至2024年，中国在研药物从1000余个增至6000余个，美国从近8000个增至11200余个。截至2024年底，中国活跃创新药累计数量登顶全球。从审批效率层面来看，美国FDA拥有成熟的NDA/BLA审批体系，通过加速审批、突破性疗法认定等机制，近半数新药可在300天内获批，审批效率与可预期性全球领先。中国经过药审改革，引入优先审评、附条件批准等制度，同一赛道首个创新药上市时间大幅缩短，部分品种实现全球同步上市，PD-1/VEGF双抗、EGFR ADC等赛道甚至实现全球领跑。2018年至2024年，中国1类创新药获批数量持续攀升，2024年达48款，与美国（50种NME获批）基本持平。中国具有庞大的人口基数，人口老龄化速度加快，并且政府积极出台鼓励创新政策，推动着中国创新药市场的发展。同时，医疗保险的动态调整、研发开支增加等原因也进一步推动国内创新药的发展。根据百诚医药的2023年年报，2022年中国创新药市场规模达9589亿元人民币，2018年至2022年年复合增长率3.0%，预计2030年将增至19725亿元人民币。基于百诚医药年报数据，笔者粗略测算，2022年，美国创新药市场规模大约是中国的3.5倍，预计到2030年，中美两国市场规模差距将收窄，美国市场规模约为中国的2.4倍（按1美元折合7元人民币的汇率计算）。整体而言，美国在源头创新能力、基础研究深度、全球首创药物数量、资本支持等维度仍占据明显优势。与此同时，我国人口老龄化进程持续加快，肿瘤、自身免疫性疾病、代谢性疾病等慢性病患病率不断走高，市场对高疗效、高安全性创新药的刚性需求持续释放，将进一步驱动国内创新药市场实现快速扩容。03差异竞争背后的启示创新药的国际化，本质是一场价值实现方式的突围。通过对比中美市场两款标杆药物的表现，可以清晰地看到差异化的成功路径。百济神州的泽布替尼是中国创新药国际化的标杆。据百济神州2025年业绩快报，泽布替尼当年全球销售额达39亿美元（约280.67亿元人民币），同比增长49%，成为首个跻身全球“10亿美元俱乐部”的国产创新药，中美市场销售表现差异显著。在美国市场，泽布替尼2025年销售额为28亿美元（约202.06亿元人民币），同比增长45%，占全球销售额71.8%。美国仍是百济神州泽布替尼最大的商业化市场。它的成功关键在于差异化的全球布局，在美国市场，它通过头对头临床试验证明卓越疗效，获得FDA突破性疗法认定，并以高定价策略成功抢占市场。另外，泽布替尼获批适应症涵盖CLL/SLL等多个领域，市场覆盖广泛。2025年在美国BTK抑制剂市场的市占率达33.8%，超越伊布替尼成为第一。在中国市场，泽布替尼2025年销售额3.4亿美元（约24.72亿元人民币），同比增长33.3%，占全球销售额8.7%。在中国，泽布替尼通过医保谈判实现快速放量，惠及更多患者。泽布替尼的成功，核心在于其差异化的全球布局策略，尤其是中美双报的申报路径，实现了中美市场的同步商业化，既借助美国市场实现高定价、高增长，又依托中国市场实现放量，最大化全球销售额。礼来的替尔泊肽2025年以超365亿美元销售额锁定全球“药王”，美国市场为其核心增长引擎。替尔泊肽2022年在美国获批，登陆中国市场的时间晚于美国。另外，在支付端，美国商业保险可覆盖替尔泊肽降糖、减重适应症，同时，美国市场对肥胖治疗的高认知度和巨大需求，为其提供了爆发式增长的土壤。相比之下，该药在中国，目前仅降糖适应症被医保覆盖，减重市场仍处于培育期，这直观反映了两国在支付能力和市场阶段上的差异。结合中外市场对比与标杆案例，也为国内药企创新布局提供了一些启示。结合国内患者疾病谱特点，聚焦中国高发、西方少见的肝癌、胃癌等疾病领域，将本土临床需求转化为全球竞争优势，提升药品临床适配性。借鉴泽布替尼经验，布局全球多中心临床试验，同步推进中美欧日主流市场申报，实现国内外同步获批。通过License-out等方式，打通全球商业化网络，优先布局美欧高端市场，提升品牌全球认可度。在美国等海外市场，凭借卓越临床价值争取高定价和定价权。在中国市场，积极参与医保谈判，积极利用《商业健康保险创新药品目录》等新兴支付渠道，拓宽高价值未进医保药品的支付渠道。04结语过去十年，国内创新药市场完成了华丽蜕变，但与美国、欧盟等成熟市场相比，在源头创新、全球商业化能力等方面仍存在短板。未来十年，随着医保等支付体系持续完善、研发能力向原始创新深度转型、全球化布局全面提速，国内创新药将迎来新一轮爆发期。参考资料：1、药智数据——药品全终端销售分析系统2、国家医保局3、东吴证券、招银国际、交银国际、Evaluate Pharma4、百诚医药年报声明：本内容仅用作医药行业信息传播，为作者独立观点，不代表药智网立场。如需转载，请务必注明文章作者和来源。对本文有异议或投诉，请联系maxuelian@yaozh.com。责任编辑 | 史蒂文合作、投稿、转载开白 | 马老师 18323856316（同微信） 阅读原文，是受欢迎的文章哦

国际油价暴跌，拖累聚酯链夜盘集体掉头下挫。PTA重挫近4%，瓶片下挫逾4%，乙二醇下挫近3%，对二甲苯(PX)跌超4%。

据生意社价格监测，2026年3月23日大宗商品价格涨跌榜中纺织版块环比上升的商品共3种，其中涨幅5%以上的商品共1种，占该板块被监测商品数的5.9%，涨幅前3的商品分别为丙烯腈(6.60%)、PTA(2.73%)、涤纶短纤(1.79%)。环比下降的商品共5种，跌幅前3的商品分别为涤纶DTY(-1.85%)，涤纶FDY(-0.70%)，生丝(-0.55%)。本日均涨跌幅为0.44%。 商品 行业 3月20日价格 3月23日价格 日涨跌 同比涨跌 丙烯腈纺织10600.0011300.00+6.60%+30.13%PTA纺织6673.706855.64+2.73%+40.56%涤纶短纤纺织8160.998306.81+1.79%+19.07%棉纱21S纺织22966.6722966.670.00%+1.47%棉纱32S纺织24375.0024375.000.00%+1.04%涤纶纱纺织12600.0012600.000.00%+5.66%粘胶短纤纺织13180.0013180.000.00%-3.09%氨纶纺织26333.3326333.330.00%+4.81%人棉纱纺织17400.0017400.000.00%-0.85%锦纶DTY纺织18060.0018060.000.00%+12.31%锦纶FDY纺织18675.0018675.000.00%+11.66%锦纶POY纺织15625.0015625.000.00%+13.84%皮棉纺织16644.5016601.50-0.26%+11.16%涤纶POY纺织9325.009300.00-0.27%+28.72%生丝纺织453700.00451200.00-0.55%-1.56%涤纶FDY纺织9578.339511.67-0.70%+26.59%涤纶DTY纺织10806.2510606.25-1.85%+26.26%

做面料生意到广州，链全球商机在CIFF！2026年3月18-19日，中国家博会(广州)以“链新”为核心，在广交会展馆D区打造的“织链全球·链新家纺”家纺产业贸易促进系列活动圆满收官。作为会展国家队与行业风向标，中国家博会(广州)坚定推进从“传统展览平台”向“行业赋能平台”转型,以“专属贸易对接主场”创新形式，依托1.5万㎡家纺题材展区、超200家面料皮革企业的雄厚基础，汇聚嘉兴、海宁、临平等国家级家纺产业基地企业，联动海内外采购商、设计机构及产业链伙伴，通过三场立足产业基地、全球市场、产业协同的精准对接会打破壁垒、链接资源，以“做大、做广、做准生意”为目标让买卖双方直奔实效，真正实现“聚在一起就是谈生意，坐在一起就是谋合作”。3月18日下午，"织链全球链新家纺嘉贸全球专场供采贸易对接会"率先开启，精准链接产业基地与前端市场。嘉兴等国家级家纺产业基地企业携面料、成品布艺等全品类优质产品亮相，深圳改革开放40年时尚设计师杰出人物、中国纺织面料评审专家委员会委员何建华简洁致辞后，即刻进入自由交流环节。跨境电商平台、头部家居品牌采购负责人、大湾区设计机构代表与基地企业面对面洽谈，围绕供应链协同、产品匹配、成本优化等实际问题深入沟通，让源头工厂的优质产能直接对接终端真实需求，实实在在为产业基地企业拓宽了内销渠道。3月19日上午，家纺产业海外采购商对接会接棒登场，助力企业打通全球生意链路。哈萨克斯坦采购团、俄罗斯设计师代表、港澳贸易采购平台负责人等海外及港澳采购力量齐聚，各代表方简短推介采购需求后，国内家纺企业自我介绍后与海外买家一对一精准洽谈，覆盖家居制造、贸易分销、设计咨询等多个领域。国内企业亮出核心产品与实力，高效的对接模式让双方快速匹配需求。当日下午，家纺与沙发产业精准对接会以自由交流商洽圆满收尾，聚焦产业链上下游协同做准生意。沙发制造企业采购及研发负责人与家纺面料供应商直面交流，双方围绕面料技术标准、产品定制需求、研发创新配合等实际问题深入对接，精准破解家纺面料与沙发制造的供需匹配难题。这场跨产业对接让上下游企业找准合作契合点，实现资源共享、优势互补，为产业链协同发展筑牢了合作根基。三场对接会，全程环节紧凑、直奔实效。从产业基地内销对接，到全球市场外贸拓展，再到产业链上下游协同，层层递进的对接布局，让参展企业与采购商高效对接资源、挖掘合作机遇，真正为家纺企业解决了“找客户、拓渠道、匹配需求”的实际问题。此次系列活动的成功举办，是中国家博会(广州)从“传统展览平台”向“行业赋能平台”转型的务实举措，更是以会展力量助力家纺产业发展的具体行动。未来，中国家博会(广州)家纺板块将继续立足贸易的桥梁升级为整合资源的系统集成商，持续打造高效、务实的贸易促进平台，让更多家纺企业在这里精准找到合作伙伴、敲定合作订单，以实干实效助力家纺产业做大、做广、做准生意，链接全球商机

21:01:05 对二甲苯(PX)主力合约日内下跌4%，现报9728元/吨。

据knnindia当地时间2026年3月10日报道，依据《印度标准局(合格评定)修订条例(2026年)》(以下简称条例)，印度标准局已将使用其标准标志的许可证有效期从2年延长至5年。根据该条例，印度标准局标准标志许可证的首次授予有效期最长可达5年，且可在按年预付年度费用的前提下，续期2-5年。此前，印度标准局许可证的签发有效期通常最长为2年，且需要更频繁地续期。印度此举收到业界一致好评，企业界人士认为更长的许可证有效期将使中小微企业和快速扩张的生产公司受益，使其能够更好地进行长期规划并减少因合规问题产生的损失。