OpenAI 如何为银行家和分析师打造 ChatGPT——Joseph Kim，OpenAI

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这是麦当劳 1024 程序员节创意开发大赛的参赛项目，基于麦当劳 MCP 开放接口做四个模块：探测 35 个 tool（其中已跑通 27 个）、生成个人年度消费年报、输出 158 个餐品的营养与营销等公共数据全景报告、以及用蒙特卡洛模拟计算抽奖期望值。项目还提供粤语等方言语音播报，并在文档里记录了对接 MCP 时遇到的三处返回格式问题（返回体为 Markdown、部分数据为逗号分隔表格、无数据时返回中文文案）。

Claude Code 在实践中的使用情况

How Claude Code is used in practice

Anthropic 基于 2025 年 10 月至 2026 年 4 月约 40 万个 Claude Code 会话的隐私保护分析，提出一个研究交互式智能体编程的框架，考察任务构成、人机协作方式与成功率。文中指出典型会话里人主要决定做什么、Claude 主要决定怎么做；用户的领域专业度越高，Claude 每次指令完成的工作越多；观察期内用于调试的会话占比下降近一半。

DeepSeek-v4.1-Flash-1017

DeepSeek 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 在 Hugging Face 上的模型页面。材料显示页面含模型配置与分词器特殊 token 定义、创建时间 2026 年 10 月 17 日、下载量约 8.5 万，并列出 Together、Novita 等推理提供方，部分提供方支持工具调用。链接还指向 DeepSeek API 文档新闻和 OpenRouter 页面。

证明 Alpha：一家对冲基金如何衡量 AI 的投资回报——Hari Kumar，Contour Asset Management

Proving Alpha: How a Hedge Fund Measures AI's ROI - Hari Kumar, Contour Asset Management

Contour Asset Management 的 AI 负责人 Hari Kumar 介绍这家约 60 亿美元的基本面多空基金如何衡量 AI 投入的回报。内容包括对分析师研究工作进行有无 AI 工具的实时 A/B 测试、跟踪“每条有用洞察的成本”、用智能体在市场重新变得有趣时调出旧想法，以及把同样的思路延伸到交易、运营和合规环节。材料中附分章节时间线。

为什么 AI 智能体需要自己的银行账户

Why AI Agents Will Need Their Own Bank Accounts — Lincoln Murr, Coinbase

Coinbase AI 产品负责人 Lincoln Murr 讲解“智能体金融”：会花钱的智能体和会赚钱的智能体。内容包括从给 AI 一个钱包的早期实验 AgentKit，到基于长期闲置的 HTTP 402“需要付款”状态码构建的开放标准 x402，据其介绍该标准每月处理数亿笔智能体交易；还谈到微交易作为广告经济替代、智能体按简单指令执行交易，以及 Coinbase 两年建设中的经验——信任是一步步赢得的，AI 是使能者而非产品本身。结尾展望能支付自身运维费用的智能体。

AI 把我们的调研时间从 7 天缩短到 15 分钟——Vanguard 的 Gareth Yoder

AI Cut Our Research Time From 7 Days to 15 Minutes — Gareth Yoder, Vanguard

演讲者负责 Vanguard 的现金项目，介绍如何现代化一个每天最多承载 3000 万次调用的现金账本，并并行推进数据、生产者和消费者三类迁移。转折点是通过 MCP 服务器把遗留代码库开放给 AI 工具，使原本需大型机工程师花 7 天的调研缩短到 15 分钟。最后给出五条经验：让遗留代码可被 AI 查询、把迁移文档当产品、重构而非直接搬迁、渐进式引入 AI、不跳过可观测性。