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10月19日周一
  1. 华尔街见闻 · 要闻22

    世界银行原高级副行长巴苏:AI 或加剧收入分化,中美应推动全球政策协调

    康奈尔大学教授、世界银行原高级副行长兼首席经济学家考希克·巴苏在2026外滩年会上表示,AI 在推动经济增长的同时会减少部分劳动力需求,使财富加速向极少数人集中,0.001% 人口的财富增速远超其他群体。他认为单个国家难以独自应对,中美应共同推动全球政策协调,并通过税收等政策应对收入分配挑战。

  2. 华尔街见闻 · 要闻22

    中信证券包承超:A股投资价值逐步提升

    中信证券策略研究首席分析师包承超解读证监会主席吴清在2026金融街论坛年会的讲话称,A股投资价值正逐步提升。他认为当前A股处于盈利上行周期,金融、创新药、新能源、有色、化工等领域的景气度显著改善,市场正由单一主线驱动向多元化定价转变。全球AI资本开支仍处扩张阶段,国内AI产业链在算力、模型及应用端均处于全球领先地位。

  3. 金十数据38

    摩根大通 CEO 戴蒙:美国经济正处"好时光",但通胀、战争与财政赤字构成隐患

    摩根大通首席执行官杰米·戴蒙判断美国经济目前处于"好时候",企业盈利稳健、失业率低、企业和家庭杠杆水平不高。但他同时警示,通胀已持续五年且具有黏性,海外战争与庞大的政府财政赤字仍可能冲击经济前景。戴蒙未给出衰退时间表,称触发因素和发生时间难以预测。

10月17日周六
  1. TechCrunch · AI28

    前英伟达高管、Techable VC 创始人谈机器人为何还没迎来 ChatGPT 时刻

    在英伟达机器人平台做了七年产品营销、现为 Techable VC 创始人兼管理合伙人的 Amulya Vishwanath 认为,机器人目前处于"乐高时代",执行器、机械手、软件和安全标准等基础模块仍在重建。她在 TechCrunch 的 Equity 播客中讨论了这一判断,以及她作为首批从英伟达出走创办早期基金的女高管之一、在物理 AI 领域投出首笔资金的经验。

  2. TechCrunch · AI22

    前英伟达高管谈物理AI:不止是机器人,机器人仍处“乐高时代”

    在英伟达机器人平台产品营销岗位任职七年的 Amulya Vishwanath 创办 Techable VC,投资覆盖机器人、材料科学与生命科学的物理 AI。她认为机器人仍处“乐高时代”,执行器、机械手、软件与安全标准等基础模块尚在重建,并将物理 AI 定义为不止机器人,还包括“分子、材料、药物”和产线机器。

10月16日周五
  1. 果壳 · 科学人35

    AI 女团 BABYQUEEN 成员 Mity 因"怀孕"退团引争议

    国产 AI 女团 BABYQUEEN 以成员 Mity 口吻发布公告称其确认怀孕并暂时退团,10 月 14 日组合以四人形态回归,预告单曲《Next Level》。创作者承认退团理由选择不当,称故事纯属虚构且未借此盈利,但争议扩大后称遭到身材羞辱与家人骚扰。文章还提及虚拟网红 Lil Miquela 借白血病叙事与 NMDP 合作宣传,引发对虚拟人物消费真实病痛与生育议题的质疑。

10月15日周四
  1. Simon Willison58

    Simon Willison 转发讨论 AI 大规模反编译游戏的两面性

    Simon Willison 转发独立游戏开发者 Popcar 对近期 AI 反编译游戏浪潮的讨论,指出这既催生了游戏混搭和让老游戏在新硬件(常借助 WebAssembly 在浏览器中)运行的保存项目,也带来隐忧:任何人都能反编译他人软件并随意使用,付费游戏或应用可能违背公司意愿被开源。Popcar 认为这对游戏保存是利好,尤其在主机厂商全面转向数字版、服务器关停导致游戏无法游玩的情况下。

10月9日周五
  1. MIT Technology Review · AI42

    我们是否过度相信 AI 说“不”的能力

    MIT Technology Review 探讨 AI 拒绝机制为何成为安全体系承重墙:模型经海量网页训练后掌握暴力与恶意知识,企业靠拒绝训练和外围过滤让模型说“不”,但拒绝是概率性的、常被绕过。OpenAI 董事会成员 Zico Kolter 称“界限画在哪”是巨大难题,而划线权目前掌握在 AI 公司手中,政府也将介入。

10月8日周四
  1. MIT Technology Review · AI18

    AVEVA 首席技术官谈如何为自主工业 AI 构建更安全的落地路径

    AVEVA 首席技术官 Arti Garg 在 Business Lab 播客中讨论工业 AI 进入基础模型、physical AI 与 agentic AI 驱动的新阶段,工业领域 AI 采用率两年内增长约 78%。她强调 AI 应增强而非取代关键决策中的人,通过护栏明确自动化系统与人类监督的边界,并参与 IEEE 工作组制定覆盖电力、能源、水资源与碳排放的 AI 环境影响测量标准。

10月7日周三
  1. Microsoft Research22

    微软研究播客:AI 会犯哪些错,失败能教我们什么

    微软研究院 partner research manager Jennifer Neville 在 Microsoft Research Podcast 中与首席应用科学家 Chad Atalla 对话,讨论评估如何推动 AI 系统突破传统 benchmark 的性能边界,以及模型在超出常规测试时出现的“意外失败”。她还分享使用当前 AI 系统的实用建议,并强调当结果偏离预期时应仔细检查数据。

7月7日周二
  1. Berkeley AI Research38

    智能免费之后:为智能体而建、由智能体构建的数据系统

    UC Berkeley 团队提出,推理价格从 2023 年初 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至如今不足 $1,部分厂商已低于 $0.10,基准测试中年度降幅在 9x 到 900x 之间、中位数约 50x。作者认为近乎免费的智能带来三类新挑战:为智能体设计的数据系统、由智能体运行的数据系统,以及智能体自行合成定制数据系统。