统计学：AI背后的隐形引擎
随着人工智能的迅猛崛起，统计学和数据科学将走向何方？近期，第四届统计与数据科学联合大会在贵阳拉开帷幕。为期三天的会议汇聚了来自全球20多个国家和地区的2000名代表，包括4名中美院士，共举办了6场顶尖报告和700多场专题研讨。与会者达成共识：统计学非但不会被AI取代，反将成为其不可或缺的“底层逻辑”。 中科院院士陈松蹊表示，统计学为AI提供了算法基础和数据智慧。若缺乏统计支撑，AI的可靠性、适用性和可信度将大幅下降。更为关键的是，统计学推动AI走向“绿色”——通过结合深度学习与统计分析，优化前端抽样与降维
人工智能与通用智能：一场深度思想碰撞
近期持续与你探讨AI相关话题，一直是我发问你作答。我逐渐意识到，由于我认知的局限性，所提问题必然受限于我的知识储备，这在某种程度上也制约了我们对话的广度与深度。今天能否换个方式，由你来提问，我来作答或反问，核心议题是帮助我厘清当前以信息处理为核心的AI与未来能在物理世界中自主行动的AI（即通用AI、世界模型等）之间的差异。请不要一开始就展开详述，请你以提问的方式开启，了解我的兴趣点后再做引导和解释，逐步深入，每次回答尽量控制在百字左右。这个提议我很欣赏。事实上，我觉得这比单纯讲解更有效。因为你的特质不是缺
因果智能新突破：中数睿智发布产业落地技术白皮书 | AI从关联认知迈向因果理解
7月17日，在上海举行的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，中数睿智正式发布《因果世界模型技术体系蓝皮书》（以下简称《蓝皮书》）。当行业仍在围绕大模型参数规模与生成能力展开激烈竞争时，中数睿智选择从人工智能三十年技术演进与产业痛点出发，深入剖析当前AI"广泛应用却难以触及核心业务"的认知断层，并提出从"拟合相关性"向"理解因果性"跨越的解决方案。作为国内首部系统阐述因果世界模型产业落地路径的技术文献，这份成果并非纯理论研究的产物，而是源于800余个高价值业务场景的实战积累以及35个企业客户
对人工智能发展路径的深度思索
1. 人工智能缺乏对世界的真正认知 近期AI领域热议一个概念——“本体论”。其核心观点是，AI面临的困境并非数据匮乏，而是无法领悟数据蕴含的意义及数据间的相互联系。在我看来，根本原因在于AI尚未深度把握这个世界，它掌握的是语言的统计模式，而非现实的因果逻辑。 2. 为何AI难以理解现实？ 人们常说人才是首要驱动力。而企业对人才的衡量标准，不仅涵盖其知识储备，更重视其处世之道与解难能力。这是因为，每个人都怀有对世界的独到见解，过往的经历、见闻、学识与实践，会凝结成一个人的性情、品格和思维方式。而AI当前能够
智澄AI胡鲁辉：世界模型如何重塑物理智能未来
关注我们 获取更多资讯当前行业已明确形成三大底层范式与多元工程路径：空间感知、JEPA驱动的物理世界模型、统一基座VLA+构成核心技术架构；纯VLA、虚实仿真、大小脑解耦等方案，则是基于产业落地需求演化出的补充形态。各类路径虽侧重点不同，本质皆在探索AI感知物理空间、理解运行规律、实现具身交互的可行路径。国内自研世界模型的代表企业智澄AI，长期聚焦JEPA体系，构建了从空间感知、规律建模到具身执行的全栈技术闭环。本期围绕“感知-理解-决策-执行”核心逻辑，从技术理念、产业格局、工程实践、商业落地及行业展望
AI日报：两百余学者联署警告AI冲击经济,模型调度与智能体支付成新焦点
今日AI技术发展呈现新格局，从模型性能竞争逐步延伸至经济影响、模型调度、智能体交易基础设施、机制可解释性以及安全组织治理等多个维度。超过200名科研人员与经济学家联合发声，敦促相关部门尽快构建应对AI就业冲击与经济变革的政策框架；开源项目ACRouter致力于让编程智能体能够依据任务特性、历史反馈及成本因素动态选择最优模型；three.ws则将三维形象、MCP工具与按次计费钱包融合为智能体经济的基础设施。与此同时，J-lens等机制可解释工具正从"识别相关词汇"向"因果干预"方向演进，OpenAI对安全与
AI浪潮下产品经理的内修之道：向内探寻，沉淀直觉
"杭州 雨天 公交 Fine乐团。"--产品小登—「杭州植物园」游客稀少春季繁花似锦，夏季古木参天，秋季丹枫染林，冬季寒梅傲立越过此门，前路分岔可决意登顶北高峰亦可驻足观赏竹林从南至北 或由北向南，满眼皆是苍翠的绿意人迹罕至，可于石凳上静坐冥想无人叨扰—长久以来我坚信，直觉绝非凭空臆断，直觉是躯体先于意识给出解答初高中阶段，当数学题积累到一定量级，对于多数中等偏下的题型，躯体会比大脑更快锁定答案，随后只需借助排除法与验算来确认直觉的可靠度，这能极大提高解题效率，无需每题都从零推演这便是类似「精炼」的理念当
AI赋能个性化营养：从数据到精准饮食
"一刀切"的饮食建议已不合时宜：我们常听说"每天一苹果"有益健康，但现实中，相同食物对不同人带来的生理反应可能截然不同。有人喝牛奶腹泻，有人吃米饭血糖飙升远超他人。数据过于复杂：个人营养状态不仅取决于摄入食物，更受基因、肠道菌群、生活习惯与环境等多重因素交织影响。这些数据量大、碎片化且高度关联，传统方法难以有效解析。AI的潜力所在：人工智能，尤其是机器学习，擅长从海量复杂数据中挖掘隐藏规律。科学家正尝试整合多源信息，为每个人构建专属饮食方案。文章将当前精准营养中的AI技术比作一个工具箱，各工具各有所长：传
视频模型学会穿墙术?蚂蚁开源具身智能视频底座:画面精美还不够,还得懂物理因果
当你让视频模型生成"往杯子里倒水"的场景，效果细腻到无可挑剔：水流的光泽、玻璃的折射、光影的层次，全都恰到好处，仿佛请来了一流灯光师亲自操刀。结果水直接穿透了玻璃杯壁，扬长而去，一滴都没留下。动作干脆利落，毫无违和感，液体仿佛拿到了穿墙特批。这类翻车，2026年一批主流视频生成模型几乎无一幸免。画面精美到能以假乱真，物理逻辑却连半秒都经不起推敲。科技账号AI Frontliner把这段对比发到了X上，配文判断很直接："It looks perfect and the physics is nonsense
AI赋能经管实证研究训练营
Python编程、AI基础与智能体实证研究本文由 CoPaper.AI 团队出品。CoPaper.AI 致力于用 AI 助力社科研究，让因果推断触手可及。扫码即可进入社区在正式暑期训练营之前，我们已成功举办多期付费系列课程，帮助研究者快速了解AI工具的基本概念和应用场景。每期课程均涵盖以下核心内容，暑期班报名学员赠送任意一期课程回放。主讲人：Bryce Wang探讨AI（ChatGPT、Claude Code、DeepSeek）兴起后对计量经济学与实证研究的冲击——AI已能自主选题并完成部分实证论文，甚至
人工智能的逻辑迷局
前些日子我与人工智能探讨某个议题，它给出了一段推理极其严密的回应——三段论构建得有条不紊，"基于A推出B再得出C"，阅读起来一气呵成，我险些立刻就相信了。随后我静下心来思索，察觉到A→B这一环节的因果关联实际上毫无根据。它并非完全错误，但也绝非正确——而是那种"听上去十分合理"的表述。这使我醒悟到一个现象：人工智能隐藏着一个不易察觉的"说服力迷局"。它的推理框架可以完美无缺，但推理中的因果却可能站不住脚。它能将论证结构搭建得格外精美，措辞精准、条理清晰、层层递进，然而框架内填充的因果链条，某个环节或许是凭
高善文：首席经济学家的思想历程
来源：北大汇丰PFR 本文发布于2022年2月16日 身为已突破圈层的知名首席经济学家，高善文曾撰联自嘲。上联：回顾过往条理清晰，仿佛合理；下联：展望未来闪烁其词，偏差巨大；横批：经济分析。 事实上，高善文并非大众刻板印象中的典型首席经济学家。他在宏观研究领域深耕逾25载，针对中国是否跨越刘易斯拐点、2011至2020年中国经济潜在增速测算、“钱荒”根源与风险、人民币汇率转折与走向、中美贸易摩擦成因及趋势、去杠杆政策反思等诸多重大宏观议题，均提出了极具洞察力且影响深远的论断，在中国通胀机制、产能周期、资产
经纬领投因果 AI，首轮融资两千万美元
AI 浪潮下，下一站投资何处？近两载，大模型几乎席卷了全球科技界与资本圈。自 OpenAI 掀起新一次技术狂潮以来，国内 AI 六小龙也迅速跻身聚光灯下。某种意义上，此阶段宛如一场资源堆砌的角逐，谁能攫取更多资金、算力及数据，谁便更易占据前排。于是，百亿估值渐成常态，甚至在某些项目中已非关注焦点。01一位因果 AI 学者的创业路Aether AI 的崛起故事，并非始于硅谷的喧嚣，而是根植于深厚的学术研究积淀。剖析其融资架构可知，本轮作为典型早期项目，首轮融资额达 2000 万美元，由经纬创投领投，多家机构
Sora之后，AI如何悄悄学会物理直觉
大家好，我是万象大叔。专注 AI，讲透技术，看清产业，商业落地，投资赚钱。当AI从生成静态图像进化到产出动态视频时，一个更深的疑问浮现：模型在构建视频时，是否悄然掌握了现实世界运行的底层规则？OpenAI的Sora凭借其视频在物理逻辑上的高度一致性，让“世界模型”这一曾局限于机器人与强化学习领域的概念，成为AI前沿的焦点。这揭示了一条清晰的技术跃迁：AI正从学习“词与词的关联”转向理解“状态与状态的演化”。其核心逻辑在于，预测视频下一帧的“时空块”这一看似简单任务，实则迫使模型构建一个隐含的、模拟物体存在
Growth AI中的因果推理机制
首先，Growth AI需借助数据图谱（DataGraph）插件才能完成数据的分析与处理，Growth DataGraph同时为Growth AI提供类似本体论模型的支持。其次，Growth AI的因果分析依赖DataGraph中定义的关系网络，追溯并推断真实存在的因果关联。再者，因果理论在Growth AI中的核心功能有二：一是因果推断，即基于因果关系进行未来趋势预测；二是数据因果解析，用因果逻辑阐释数据为何呈现当前形态。