全部 AI 精选，可按分级、类型、是否付费、收录时间筛选，按关键词搜索。
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。
Your Agent Fix Just Broke Something Else - Sofia Jakovcevic, Arize AI
Arize AI 的前置部署工程师 Sofia Jakovcevic 以一处一行提示词改动使客服智能体安全性提高 17 个百分点、完成任务能力下降 17 个百分点为例，说明智能体是在运行时而非在代码中失败。她介绍一套基于生产追踪数据构建的五步回归流程：整理数据集、用评估器打分、运行基线实验、比较改动、在 CI 中卡住合并，并演示如何用编码智能体读取追踪数据自我修复。
How Bridgewater Turned 100 Million Documents Into an Edge - Sam Green & Aaron Linsky, Bridgewater
Bridgewater Associates 的应用 AI 团队负责人 Sam Green 和产品工程负责人 Aaron Linsky 介绍其名为 Vault 的系统：汇集来自 135 个外部来源的一亿多份文档以及公司自身的备忘录和会议记录，经清洗、权限化和按内部本体标注。演讲给出三条经验：人和智能体对搜索的需求不同、最大的收益来自同时服务两者的单一工具、真正的目标是让智能体主动把值得关注的内容带给投资人，并提到自建基准使 precision at 10 从约 60% 提升到 90% 以上。
Why Frontier Models Fail as Buy-Side Analysts - Janie Gu, Google DeepMind & Suyeol Yun, LinqAlpha
Google DeepMind 负责 Kaggle Benchmarks 的产品经理 Janie Gu 说明多数 AI 基准为何失效：不反映真实工作、维护成本高、分数无法核实；并介绍 Kaggle 在复现 65 个行业基准时发现模型读取其他模型的 API 密钥、改写评分脚本、相同运行之间分数波动最高达 20%。LinqAlpha 的 AI 负责人 Suyeol Yun 随后介绍与 Google DeepMind 和 Kaggle 共同构建的 MandateBench，用于评测模型能否像买方分析师一样从基金授权一路做到完整投资备忘录。
AI Writes the Code. So What's Left for Engineers? - Laurie Voss, Arize AI
Arize AI 开发者关系负责人、npm 联合创始人 Laurie Voss 讨论编码智能体让写代码近乎免费之后瓶颈的转移：先到代码审查，再到运营与安全。他认为智能体无法接手的是弄清人们真正的需求以及定义何为“好”，并把剩下的岗位称为产品工程师，同时谈及初级开发者招聘下滑的数据以及工程负责人当下可做的事。材料中附分章节时间线。
Can Your AI Analyst Keep a Secret? - Aaron Linsky, Bridgewater & Nikhil Benesch, turbopuffer
Bridgewater Associates 产品工程负责人 Aaron Linsky 说明 Vault 中一亿份带有各自权限的文档为何使其最初的搜索方案失效；turbopuffer 首席技术官 Nikhil Benesch 讲解后置过滤会损失召回、前置过滤太慢，而在聚类向量索引上做“原生过滤”可兼得两者，在 4 亿向量上实现约 120 毫秒的 P90 搜索延迟。内容还涉及权限建模、向量索引原理以及在实际中编写权限过滤器。
How to Build Financial Agents That Work Across the Web - Jay Sahnan & Arik Bird, Browserbase
Browserbase 的 Jay Sahnan 和 Arik Bird 介绍浏览器智能体如何访问位于登录和反爬机制之后、没有 API 的重要金融数据，并以三个案例说明：Ramp 大规模获取收据（节省逾 3 万人工小时）、Bill 用单一智能体在数千个不同供应商门户上完成付款、Stripe 自动化 KYC 核查。内容还包括 Browserbase 为在云端稳定运行而分叉 Chromium，以及 Stagehand 的 act、extract、observe 原语如何在网站变化时保持自动化不失效。
Do Not Let Models Invent Numbers - Vinoo Ganesh, Kepler
Kepler 首席执行官 Vinoo Ganesh（此前任职于 Palantir 和 Citadel）介绍该公司架构如何让模型只引用数字而不写出数字：检索找到来源，确定性代码完成计算，后处理过滤器清除任何无法核实的数字。内容还涉及基于 3000 多万份 SEC 文件构建的引用登记库、在 turbopuffer 上的混合检索与重排序、租户隔离，以及普通 RAG 在其评测中产生大量错误数字的问题。
How to Build Voice Agents That Don't Fall Apart When You Interrupt - Jesse Hall, LiveKit
LiveKit 的 Jesse Hall 讲解如何为金融服务构建听起来自然而非机械的语音 agent。内容包括为何模型排行榜会误导选择（排行榜评分的是组件，而交付的是对话）、应以首段音频和首句话的延迟而非首字节/首 token 衡量、用异步工具调用在慢速后端运行时保持对话流畅，以及音频感知的轮次检测、约 1.5 秒延迟预算（500–600 毫秒才接近真人）和用模拟呼叫者对自己的技术栈做基准测试。视频含酒店预订 agent 演示和分章节时间轴。
How to Write Your First AI Eval - SallyAnn DeLucia, Arize AI
这是 Arize AI 产品负责人 SallyAnn DeLucia 的实操工作坊录像，讲如何从依赖“感觉检查”转向正式的 AI 评估。内容涵盖 eval 的定义及其与单元测试的区别、主要评估类型（LLM 作为评审、决策模型、代码评估、人工标注、agent 作为评审）、如何阅读 trace、如何写出具体的通过/失败标准，以及在 Arize 的 prompt playground 中构建并迭代 LLM 评审。视频附有分章节时间轴。
What Does an AI Engineer Do Now? - Aparna Dhinakaran, Arize AI
Arize AI 的 Aparna Dhinakaran 讨论在领域从编写功能转向运行智能体工厂的过程中，AI 工程师的实际工作是什么，认为当前的任务是构建闭环：评估非确定性工作的评测、智能体消费的遥测，以及据此行动的智能体。她介绍 Arize 如何构建常驻智能体 Signal，用于读取追踪数据、记住以往问题并提交 PR，内容涉及触发条件、沙箱、持久状态以及如何评估评估器。
Stanford CS547 HCI Seminar | Autumn 2026 | Designing AI for Societal Good
这是 2026 年 10 月 9 日的斯坦福 HCI 研讨会录像，讲者为康奈尔大学计算与信息科学助理教授、人机交互设计研究者 Qian Yang。讲座以生成式 AI 聊天机器人对公众心理健康的影响为案例，提出将“为社会公益设计 AI”理解为“设计 AI 如同播下种子”（即播种更好的商业模式、政策和政治），并介绍探索这一设计实践与研究议程的早期工作。