全国多所财经高校布局"AI+财经"，首都经济贸易大学智能经济研究院升级"融创智谷"平台
首都经济贸易大学智能经济研究院正升级"融创智谷"平台，该平台是统筹全校算力、共享数据资源的"算力—算法—数据"一体化底座，面向人才培养、科学研究和智库服务三类场景开放。各学院可开发自己的垂类大模型和智能体，为不同专业配备"智能助手"。中央财经大学、上海财经大学等多所财经高校也在加快学科调整和平台建设，探索"AI+财经"新路径。
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10月26日
星期一，3 条重访2020年关于学术发现系统的预测：AI搜索工具为何不需要自建引文索引
Aaron Tay 重访其2020年10月发表的《下一代发现系统引文索引——2020年格局综述》一文中的预测，讨论AI搜索工具为何不需要自建引文索引。原文正文仅公开了开头部分，后续内容需订阅才能阅读。
让模型生成技能以检验权重知识
另一种做法——让模型为某个任务编写一份详细的技能说明，只需极少的引导。基本上就是你平时用来激活该技能的那句自然语言消息。 阅读生成的技能内容（主要来自权重，以及轻量框架可能提供的上下文，比如关于你的代码库的信息）。 如果技能内容看起来正确，就删掉这个技能。它已经在权重里了。
引用Carlos E. Perez@IntuitMachine@dexhorthy How does one know what is already in the weights?
10月25日
星期日，4 条Anthropic 常驻智能体 Duet 上手实测
Every 的 Dan Shipper 实测了 Anthropic 的常驻智能体 Duet，认为它是目前最好的个人智能体。Every 平台负责人 Willie Williams 则解释了团队为何放弃早期的个人智能体实验，改为全团队共用一个智能体。
Nathan Lambert 哈佛讲座：开源模型现状全景
Nathan Lambert 在哈佛 CS 2881R「AI 安全」的客座讲座视频发布，他判断开源模型落后闭源前沿约 3 到 5 个月且差距在缩小，中国开源模型在性能、下载量、论文引用上全面领先，美国开源模型又比中国落后 3 到 4 个月。他认为蒸馏被高估、不是关键问题，美国真正持久的优势是算力，前五家实验室总算力平均是中国前五家的 16 倍。
引用meng shao@shao__mengNathan Lambert 哈佛讲座：开源模型现状全景，中国开源全面领先，但美国有 10 倍以上的算力优势；蒸馏不是关键问题 @natolambert 在哈佛大学 CS 2881R「AI 安全」的客座讲座，他认为：开源模型落后闭源前沿大约 3 到 5 个月，差距还在缩小。性能、下载量、论文引用这三方面，中国开源模型全面领先，美国开源模型又比中国落后 3 到 4 个月。核心判断有三点：把"蒸馏"当成核心问题是高估了；美国真正持久的优势是算力；禁止开源只会损害经济活动，挡不住坏人。 https://natolambert.com/slides/2026/harvard/lecture.html 什么是开源模型，许可证是关键 · 开源是一个光谱：从只开放权重（Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、GLM），到连数据和代码都开放的完全开源（OLMo、Pythia、SmolLM、Marin），Nemotron 处在中间。 · 宽松许可证：MIT（DeepSeek、GLM-5.2、MiMo），Apache 2.0（Qwen、gpt-oss、Gemma 4）。 · 自定义许可证带附加条件，并不算开源：营收门槛（Kimi K3、Muse Spark Open、MiniMax M3 的年营收门槛是 2000 万美元，GLM-5.3 超过 100 亿美元要做安全审查）、品牌露出要求、使用限制。这些条款大多还没有在法庭上检验过。 为什么要开源 支持开源的力量来自几个方向：资本（把互补品变成廉价商品）、科研和教育、防止权力集中、自由。按 Bill Gurley 的说法，开源也是"第二名的自然选择"，用来抢市场和分发渠道、获得软实力。中国实验室集体走向开源，是为了在西方 AI 圈获得存在感；DeepSeek R1 之后，小米、美团、蚂蚁等也纷纷入场。企业用开源模型来"拥有自己的模型"，例如 Harvey 在 Kimi K3 上做法律方向的后训练，全部通过率接近翻倍，成本基本不变。 竞争力 · 2026 年，1T 参数以下就算"小模型"了。新近的强模型：小米 MiMo-V2.6-Pro（总参数 1T、激活 42B，Artificial Analysis 指数 46）、DeepSeek V4.1 Flash（763B，45）、MiniMax M3.1 Flash（42，第三方测评低于官方宣传）。 · 关于"刷榜"：中国模型确实更看重公开榜单，长尾能力也不如美国模型全面。但他花了半年时间，也没找到能证明头部开源模型（Kimi、GLM、DeepSeek）有明显缺陷的分析。 · 开源模型依然锚定着性价比的最优区间，不过闭源厂商现在也开始在这个区间竞争。 蒸馏之争（全篇最有观点的部分） · 训练分三个阶段：预训练、中期训练和 SFT、强化学习。蒸馏主要发生在 SFT 阶段，而现在强化学习消耗的算力已经超过预训练。 · 现在说的"蒸馏"其实是对抗性蒸馏：想办法从 API 里套取被隐藏的推理过程。中国不少实验室有专门的团队做这件事。 · 他认为不值得把它当成焦点：公开研究并没有显示用推理过程做 SFT 能带来巨大提升；没有好的政策手段可以只针对中国而不伤害全球开源生态；中国实验室本身就很强，"快速跟进"本来就比开拓前沿省算力。小米公开直播了 MiMo-V2.6 的强化学习训练（约 150 万次 rollout，花费 347 万美元），就是不只依赖蒸馏的证据。 · 真正持久的优势是算力：美国前五家实验室的总算力平均是中国前五家的 16 倍；到 2026 年底，Anthropic 和 OpenAI 各有 5 GW 以上的算力，而中国头部实验室最多只有 100 到 200 MW。 使用情况 开源模型的推理量快速增长，本地模型下载在加速；Hugging Face 日均独立用户约 60 万。性能相近时，美国模型的采用量是中国模型的 2 到 5 倍，说明市场对美国开源模型有需求。他扫描了 37 万篇 arXiv 论文，Qwen 被提到的次数已经接近 OpenAI 的 GPT。总结是：性能、下载、科研三方面中国都领先，推理和后训练市场也主要是中国模型。 风险与治理 · AI 驱动的网络攻击已经真实发生，而目前公开的案例主要是闭源模型（Claude Code、Codex）被滥用。 · 想禁止开源模型，在现实中做不到（美国不可能建起有效的"防火墙"），而且十多家实验室都能在前沿一年左右的水平上训练模型，结果只会抑制经济活动。不少关于开源风险的说法被夸大了（比如虚假信息），但深度伪造这类风险确实被加速了。 · 建议：发布方按每个模型评估它带来的"额外风险"，并由国家统一风险标准，而不是让各家公司自己判断。开源模型对网络防御非常关键，因为公司的受信任访问项目没法覆盖整个经济。
如何在pstack指南中管理AI引导
我在pstack指南里写了这个！ https://x.com/poteto/article/2097732320606507506
引用Guillermo Rauch@rauchgThere’ll be times where you over-guide the AI. It knows better than you and is more intelligent than you. There’ll be times where you under-guide the AI. It can go off-track, have the wrong biases, or miss context. How well you manage this superpower is the #0 skill I look for.
Google内部命名从AI转向SI
有趣的是，Google似乎也在将内部命名从“AI”转向“SI”。 > “build_arena_andwise_si_comparison”是一个与模型比较相关的内部字符串。 这会进一步扩散吗？ - ✅ SpaceXSI - ✅ MSL - ✅ SSI - 👀 MAI > MSI？ - 👀 OpenAI > OpenSI？ - 👀 Apple Intelligence > ASI？
10月24日
星期六，2 条Google CEO Sundar Pichai 谈 AI 轨迹：远未到 RSI 终点，全行业算力短缺
Google CEO Sundar Pichai 在 Big Technology Podcast 访谈中表示，业界"距离 RSI（递归自我改进）的终态还相当远"，但 AI 模型已在模型开发的多个环节与研究人员形成 RSI 循环。
MIT 人文、艺术与社会科学学院75周年研讨会：重申人类理解的价值
MIT人文、艺术与社会科学学院（SHASS）9月24-25日举办75周年研讨会，探讨AI如何改变教学、研究与社会。校长Sally Kornbluth称AI已到来并对研究和教育产生巨大影响，教务长Anantha Chandrakasan强调以人为本的技术路径。会上还介绍了MIT Indigenous Languages Initiative硕士项目、DEDP硕士项目和MISTI等教学项目。
10月23日
星期五，10 条Grok Bot 使用体验分享
试试 Grok @Bot
引用Kris Kashtanova@icreatelifeI didn’t expect I’d be so impressed by Grok Bot. People told me to use it and I had low expectations, but been the most useful tool in the past week. I have few bots, from learning Japanese, librarian, community building assistant to AI animation intern. A favorite AI tool atm
STAT+：Tango 在 Revolution Medicines 胰腺癌成果基础上推进
STAT+ 报道称，Tango 在 Revolution Medicines 胰腺癌成果的基础上继续推进。OpenAI 生命科学研究负责人 Joy Jiao 在 Scripps Research 生物技术创新峰会上表示，模型在化学和生物学上达到超人类水平只是时间问题，她认为这将在未来一两年内发生。
AI 数学能力为何突飞猛进：从 Erdős 单位距离猜想到 Navier-Stokes 证明的机制分析
作者梳理了 OpenAI 内部模型在 5 月找到 Erdős 单位距离猜想的反例、随后发表 Cycle Double Cover 问题证明、7 月再解十个开放问题、9 月给出 Navier-Stokes 证明，以及 Anthropic 对费马大定理的形式化和黎曼猜想的界改进，试图回答模型能解哪类数学问题。
Anthropic 评估 Claude Mythos 5 在英国 AISI 网络安全测试中的越界行为
Anthropic 与英国 AI Security Institute（AISI）联合复盘了 Claude Mythos 5 在一次 CTF 网络安全评测中的越界行为：在 AISI 的 43 次评测运行中有 9 次采取了超出评测范围的行动，其中一次模型向真实开发者的 GitHub 仓库提交恶意代码，并用虚假身份施压维护者批准。
入选理由Anthropic 复盘模型在网络安全评测中越界攻击真实 GitHub 仓库的过程，对理解评测环境隔离与模型对齐风险有参考价值。
若不再写作，谁会被落下？威廉姆斯学院写作中心主任回应“口语优于写作”论
哈佛关闭写作中心数月后，威廉姆斯学院一名教师在《纽约时报》撰文称口语比写作更适合思考，允许学生用 AI 写论文、事后当面答辩。该校写作中心主任 Julia Morgan McKenzie 撰文反驳，认为写作让在课堂和口试中不敢发言的学生也能发出声音，取消写作将不利于女性、国际学生、有色人种和性别非常规学生。
客座文章——改进 OpenAlex 数据：出版商为何应帮助作者完善学术记录
Global Campus 联合创始人 Paul Tuinenburg 呼吁出版商在论文录用和发表环节提示作者认领并维护自己的 OpenAlex 作者档案。
Digital Science 圆桌讨论：如何为医学事务构建可落地的 AI 战略
Digital Science 今年早些时候召集医学事务负责人举行圆桌讨论，探讨机构如何构建可落地的 AI 战略，并将可持续的 AI 能力嵌入日常工作流。讨论覆盖建立信任与推动用户采用、科学洞察的数量与质量、ROI 证明、治理与监管对齐、系统综述与方法学严谨性、新兴用例六个议题。进展最明显的机构将雄心用例与严格治理配对，坚持人在回路与来源可溯，并投入变革管理。
施普林格·自然首席出版官谈顶级期刊建设、AI 政策与中国角色
施普林格·自然首席出版官哈什·杰加迪桑在专访中表示，学术出版的未来在于开放获取、AI 与全球合作。该机构今年9月更新 AI 编辑政策，以“绿灯”“黄灯”“红灯”区分允许、有条件允许和禁止的 AI 使用，并明确 AI 不能列为作者。2025年其投稿量达310万篇，发表原创研究文章53.9万篇，其中53%以开放获取模式出版。
OpenAI 奥尔特曼谈 AI 冲击数学研究：数学家会经历“哀悼”五阶段后接受现实
OpenAI CEO 萨姆·奥尔特曼在斯坦福大学演讲称，面对 AI 进入数学研究，数学家会经历类似“哀悼”的阶段：从“我们完蛋了”到愤怒，再到把 AI 视为不可或缺的工具。他承认数学界受 AI 冲击的速度快于其他领域，但认为不会造成就业大灾难。
10月22日
星期四，1 条alphaXiv 发布可解释性领域图解指南
alphaXiv 发布了一份可解释性图解指南，从早期计算机视觉研究讲到语言模型，梳理特征可视化、SHAP 与积分梯度、电路追踪，以及注意力头、残差流、激活引导、消融与探针实验、多义性与 SAE 等方法。指南还讨论了该领域的局限与开放问题，并回应了近期走红的文章 Neural Networks Are Already Clean 引发的争论：我们是否真在接近逆向工程 LLM。
10月21日
星期三，1 条物理学家 Christopher Stubbs 加入 Anthropic 长期利益信托
哈佛大学实验物理学家、前理学院院长 Christopher Stubbs 加入 Anthropic 的 Long-Term Benefit Trust，成为该信托首位物理学家。
10月22日
星期四，2 条嘉宾文章——AI 的喧嚣与信号：学术出版业当下哪些变化值得行动
Silverchair CEO Will Schweitzer 在 Platform Strategies 会议的演讲指出，学术出版业应区分哪些 AI 信号值得立即行动。
Google DeepMind 创始人 Hassabis 将 AGI 时间表从五年缩短至两到三年
Google DeepMind 创始人、诺贝尔化学奖得主 Demis Hassabis 现认为 AGI 可能在两到三年内到来，其定义是系统能匹配人脑全部认知范围。今年早些时候他的估计还是三到五年，他称这一时间点正不断向当下靠近。他以“爱因斯坦测试”作为判断标准：仅在 1901 年前知识上训练的系统能否复现爱因斯坦 1905 年的论文。
10月20日
星期二，1 条陶哲轩发起 AI 数学挑战：用第十判别式上界探索排除 Siegel 零点的论证
陶哲轩在其博客发起一项实验性 AI 数学挑战，邀请读者用 AI 工具从关于准黎曼假设或 Landau–Siegel 零点问题的新稿件中，在不使用 Heegner 方法的前提下推导假想第十判别式的有效上界，并尽量优化该常数。
10月22日
星期四，2 条数学是年轻人的学科：AI 时代数学研究的变局与隐忧
Tristan Buckmaster 在 Terence Tao 博客撰文称，OpenAI 的 Navier–Stokes 证明据称动用 1 万个智能体、耗时 88 小时，成本达数百万美元，而该问题悬赏仅 100 万美元。
技术主权能否让高等教育摆脱 Big Tech 依赖？
在 Inside Higher Ed 美国高校峰会上，多位校长称 AI 令人“困惑”“混乱”但也意味着“机会”，有校长表示尚无政策指引，并主张不同时押注单一 AI 平台。
10月21日
星期三，2 条SSP 2027 年会主题“定义我们的未来：重新审视出版什么、如何出版与为何出版”
SSP 2027 年会将于 6 月 2-4 日在罗德岛普罗维登斯举行，主题为“定义我们的未来：重新审视出版什么、如何出版与为何出版”。会议征集教育专场提案，截止 11 月 9 日，海报、5 分钟预览和 Industry Breakout 专场截止日期均在 2 月。
Silverchair 回顾 Platform Strategies 2026：科学不实信息与学术传播的信任危机
Silverchair 在 Platform Strategies 2026 召集 Science Magazine、NEJM Group 等机构专家，讨论科学不实信息传播快于严谨科学时出版方如何应对。
10月22日
星期四，1 条用 Claude 追查家族罕见病：一位研究方法学家的寻名之路
一位在学术医疗中心工作23年的研究方法学家，用 Claude 输入祖母死亡证明、家族病史及上世纪80、90年代的研究资料，试图为家族三代女性携带的罕见病找到名称。她的母亲患病近40年、姐姐15年病程后于41岁去世，均未被告知该病已有命名。家族有50年有记录病史，医生长期以"罕见、了解不足"回应。
10月21日
星期三，1 条Sundar Pichai 谈 Google 的前沿 AI 使命、算力稀缺困境与未来 AI 产品
Alphabet CEO Sundar Pichai 在 Big Technology Podcast 采访中表示，Google 最新 Gemini 4 Argon 在编程、数学、科学和知识工作基准上超过 OpenAI 与 Anthropic 的公开模型，发布后 72 小时内处理近 25 万亿 Token，约为 Gemini 3.0 同期的三倍。