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2010年,河南高考状元张磊向耶鲁大学捐888万美元,7年后,又向母校人民大学捐

2010年,河南高考状元张磊向耶鲁大学捐888万美元,7年后,又向母校人民大学捐

2010年,河南高考状元张磊向耶鲁大学捐888万美元,7年后,又向母校人民大学捐3亿人民币。这笔捐款当时在网上吵翻了天,有人说他胳膊肘往外拐,放着中国高校不捐偏给美国大学送钱,也有人觉得捐钱是个人自由,没必要上纲上线。当时我也没太想明白,一个从河南驻马店走出来的学霸,怎么会在功成名就后做出这样看似矛盾的选择。张磊的人生轨迹确实有点传奇色彩。初中时他差点辍学跟着亲戚去做生意,后来在图书馆翻到本《资本论》,突然像被点醒似的,回家跟父母说要好好读书考大学。1990年他以河南省文科状元的身份进了人民大学,据说数学考了满分,在那个录取率不到5%的年代,这成绩足够让整个县城都跟着骄傲。大学毕业后他去了耶鲁,师从投资界大佬大卫·史文森,这段经历后来成了他人生的重要转折点。2005年张磊回国创办高瓴资本,第一笔启动资金就是耶鲁捐赠基金给的2000万美元。很多人不知道,他当时放着华尔街的高薪不拿,非要回来投那些没人看好的中国公司。最出名的案例是2005年投腾讯,那会儿QQ用户刚破千万,但没人知道这东西怎么赚钱,张磊却一口气买了2000万美元股票,后来这笔投资翻了上百倍。2010年京东缺钱快撑不下去,他直接砸了5亿美元,还帮京东牵线腾讯,这操作在当时看来简直是疯了。关于捐款的争议,其实可以看看这两笔钱的具体用途。给耶鲁的888万美元,专门设立了“张磊学者项目”,资助中国学生去耶鲁深造,至今已经送了上百位学生出国。给人大的3亿则更实在,直接促成了高瓴人工智能学院的成立,还搞了个产学研基金,让学生的研究成果能直接对接企业。这种捐款模式比单纯建栋楼挂个名字有意义多了,既考虑了国际交流,又没忘了本土人才培养。施一公喊话那事儿,发生在2018年西湖大学刚成立的时候。当时这所新型研究型大学正到处找钱,施一公作为校长也是急得没办法。他说“捐给西湖大学能当联合创始人”,这话听着像开玩笑,其实反映了中国私立高校筹款的困境。国外像斯坦福、哈佛这些名校,都是靠校友捐赠一代代积累起来的,而中国的慈善捐赠文化还在慢慢形成中。张磊后来虽然没捐西湖大学,但他通过高瓴基金会,给国内好几所高校的基础学科研究捐了不少钱。这几年张磊很少出现在公众视野,倒是他写的那本《价值》卖得挺火。书里反复提到“重仓中国”四个字,不是喊口号,高瓴这几年确实投了不少硬科技企业,从芯片到生物医药,再到新能源,几乎每个赛道都有布局。2022年他们搞了个碳中和基金,一口气投了15家新能源公司,这种眼光和魄力,难怪能把2000万美元的小基金做成现在管理5000亿资产的巨头。如此看来,评价一个人的捐款行为不能太简单化。张磊给耶鲁捐款时,国内高校的捐赠体系还不完善,而耶鲁有成熟的基金管理模式,能让每一分钱都发挥最大效用。后来国内大学捐赠机制逐渐成熟,他就把更多精力放在支持本土教育上。这种做法可能不符合某些人的朴素情感,但从专业角度看,确实是理性选择。现在再回头看这场争论,其实反映了大家对财富伦理的思考。当一个人掌握巨额财富后,该如何处理金钱与社会责任的关系?张磊的做法提供了一种参考:既不盲目撒钱搞形象工程,也不把财富锁在保险柜里,而是通过专业的方式让资本增值,再用增值的部分反哺社会。这种“赚钱-捐钱-再赚钱”的循环,或许比一次性的慈善捐款更有可持续性。毫无疑问,张磊的故事还在继续。高瓴最近在硬科技领域动作频频,从半导体到合成生物学都有大手笔投资。这些布局不仅关乎一家投资公司的未来,更可能影响中国产业升级的进程。从河南高考状元到千亿基金掌舵人,他用自己的经历证明,真正的成功从来不是单向的财富积累,而是让资本成为推动社会进步的力量。这或许就是那个当年在图书馆啃《资本论》的少年,最终找到的答案。
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AI挖出癌症潜在新疗法谷歌耶鲁突破免疫系统难题靠AI挖出了癌症潜在新疗法,AI医

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AI挖出癌症潜在新疗法谷歌耶鲁突破免疫系统难题靠AI挖出了癌症潜在新疗法,AI医疗领域再添猛将。谷歌、耶鲁联手,给攻克冷肿瘤找到了新方法。这类肿瘤最难对付的地方就在于“免疫隐身”,不会主动吸引免疫细胞,还能压制免疫反应,导致大部分免疫疗法在它面前直接失效。为了解这个难题,谷歌×耶鲁训练了一个叫Cell2Sentence-Scale27B的大模型(简称C2S-Scale27B),让它在两种不同免疫环境下,筛选4000多种药物的反应表现。这两种环境分别是:-模拟真实患者体内、但免疫激活偏弱的“阳性环境”;-以及没有免疫信号的“中性环境”(常见于实验室细胞系)。最终,它精准识别出一个潜力药物:CK2抑制剂silmitasertib。这个药有意思的地方在于——-在阳性环境里,它能明显增强免疫系统识别肿瘤的能力;-在中性环境下,它几乎不动,避免误伤正常组织。更关键的是,后续实验验证有效:将该药与低剂量干扰素联用,能显著提升抗原呈递过程,让免疫系统“看见”冷肿瘤。换句话说,这个模型不仅找到了一个有潜力的新药组合,还为AI如何辅助药物发现、破解“免疫盲区”,打了个样。目前,C2S-Scale27B模型和相关资源已开放给研究社区。未来是否真的能用在临床治疗,还要继续推进,但这次突破,已经让不少科研网友直呼“这波AI是真能救命”。感兴趣的小伙伴可以点击:blog.google/technology/ai/google-gemma-ai-cancer-therapy-discovery/
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