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于训练它的数据无法充分代表现实世界的巨大多样性。 “AI无法应对水坑”：被淹的街道让这辆Waymo在凤凰城陷入循环，在交通拥堵中来回移动了10多分钟 —— AccuWeather (@accuweather) 2026年9月18日 以人体姿态估计为例。这项任务涉及检测人体上的关键点，例如关节，以理解他们如何移动。其结果类似于一个数字骨架，表示一个人手臂、腿和其他身体部位的位置。姿态估计已被研究用于健康和康复应用，包括测量一个人的步态、监测康复锻炼以及评估与跌倒风险相关的运动模式。在光照良好的环境中，现代AI模型能以令人印象深刻的准确度完成这项任务。但在低光照或不均匀光照下，性能可能会急剧下降。这是因为模型是从干净、一致的数据中学习的，并未准备好泛化到更严苛的条件。 收集更多夜间训练数据能解决这个问题吗？更多标注数据当然会有帮助，但收集起来尤其困难。当一个人的关节在图像中难以看清时，人类标注者也难以准确标注它们。低光照还可能遮蔽视觉信息，而不仅仅是让图像变暗，而且夜间条件会因相机、阴影、眩光和其他噪声来源而变化。因此，收集并手动标注覆盖所有这些条件的样本既困难又昂贵。 我们一直在努力通过

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调用最终应该消失。检查必填字段、执行既定的依赖策略或验证生成的文件，通常可以由代码处理。智能体可以帮助制定规则并编写检查。一旦团队验证了它，就没有什么理由再让模型在每次运行时做出相同的决策。 例如，处理依赖更新的智能体可能会发现一个不断导致失败的兼容性要求。团队可以把它变成针对未来更新的检查，让智能体去调查例外情况。该检查需要测试和负责人，就像构建系统的任何其他部分一样。在一次成功运行中生成的脚本还不是一个受维护的组件。 进行这种转换是有成本的，所以从频繁调用和不太可能改变的规则开始。使用工作流记录来找出重复的调查和验证。随着时间的推移，工厂应该传承团队已经学到的东西，而不是每次都花钱重新发现它。 5. 设定预算并停止无成效的循环 智能体可能会不断重新运行测试或重写补丁，却始终无法更接近解决方案。在执行系统中为重试次数、经过时间和花费设定限制。要明确每个限制触发时会发生什么。阻止一个工具可能会让智能体转而使用另一个工具，而限制调用次数并不能说明这些调用可能有多昂贵。 预算必须包含委派出去的工作。不应允许多个智能体各自花费相同的剩余余额。在工作启动时预留资金，并在之后与实际使用情况对账。

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法案》管辖。GDPR 于 2018 年开始强制执行，要求使用个人数据必须获得明确同意。这包括反对其数据被使用的权利。《人工智能法案》于 2024 年生效，规定了 AI 公司如何使用个人数据，以及人们如何选择加入或退出，并声明他们可以随时撤回同意。英国有自己的 GDPR 版本。欧盟委员会表示：“GDPR 规则仅适用于关于个人的个人数据；它们不管辖关于公司或任何其他法律实体的数据。但是，与公司相关的信息在能够识别自然人的情况下可能构成个人数据。” 几位英国和欧盟的用户解释了如何在 Instagram 上提出反对。Instagram 用户 bookish.sil 发布了一份在手机上操作的教程：点击账户上的三条线，进入隐私中心，然后点击“反对”，这会跳转到一个表单，要求用户写下他们反对其数据被使用的理由。他们收到了 Meta 的一封电子邮件，称他们的反对已获批准。Instagram 用户 jenniqueart 发布了类似的教程，结果相同。 我的 Meta 账户位于美国，但使用 VPN 将我的 IP 地址定位在伦敦后，我可以在 Meta 隐私设置中看到一些选项，让我可以反对 Meta AI 使

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在 Kalshi 正在寻找新方法，为这些预测定价。Kalshi 与 S&P Dow Jones Indices 之间的这一合作令人着迷。”拜托，老兄。 今日打印机：我完全被这张喷墨打印的显微摄影迷住了，它赢得了 2026 年尼康小世界显微摄影比赛。Ole Bielfeldt 的作品在他的 Instagram 上，绝对值得一看。哇，哇哇。 今日“哎呀”：一个 Roblox 抓取程序从一个 3D 建模社区抓取了超过一百 GB 的数据，其中包括来自该网站一个名为“SmutBase”的版块的 60 多 GB 成人内容。“我们认为 Roblox 并非有意收集成人内容，我们也没有证据表明其中任何内容进入了模型或产品。这些抓取很可能是自动化的。但这正是问题所在：就我们的日志显示，没有人检查过。一个为一家平台有数千万儿童使用的公司工作的爬虫，被指向了一个成人网站，它抓取了露骨模型，却没有将它们与其他任何内容区分开来，”Open3DLabs 在一篇关于此次抓取的博客文章中写道。“对于一家正因儿童安全问题被美国几个州起诉的公司来说，‘我们的 AI 团队批量下载了一个成人网站却没看一眼’可不是什么好处境。”

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e to Joy》里提出的一些东西。尤其是，我已经有点偏离了那种“只构建一个智能体或程序，然后让它自己想办法解决问题”的观念。我想，人类也许会觉得，做一个人大概就是那么回事。但事实是，我们一出生就置身于非常丰富的文化之中，包括观念和人工制品。 我们周围的一切都在试图指引我们，告诉我们怎样才能最好地生存、互动并做出好的决策——我们从同种个体、也就是我们文化中的其他成员那里，接收到非常详细的信号。当我们把任务传达给彼此时，往往会采用涉及许多不同种类信号的方式。 在书中，我探讨了显式指令或程序的概念。你可以通过说“做这个，然后做这个，再做这个，然后如果发生这种情况，就做这个，但如果发生另一种情况，就做那个”来告诉某人该做什么。你可以把一切都明确写出来。这是一种让机器执行任务的相当有效的方式，也是我们今天所有计算机的基础。 但还有其他模型。例如，在监督学习中，你给出示例指令。你不是说“在这种情况下你要这样做”，而是说“这里有一种情况。这是在这种情况下正确的做法。这里是另一种情况。这是在这种情况下正确的做法。”我们会堆叠成千上万个或数百万个这样的例子，让计算机自己弄清楚其余的部分。我们对人也是这

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播放器end 行情图begin 行情图end 数据显示，今年以来，金融公司、企业和政府通过投资级和垃圾级债券发行共筹集6.61万亿美元，比去年同期增长15%，并在距离年底还有两个月的情况下就赶超2025年的纪录水平。 数据显示，单单云计算巨头和数据中心开发商就发行了近3680亿美元的债券，是去年同期的六倍多。这一部分约占今年以来举债增幅的三分之一，超过了所有其他非金融行业。 这一数据反映出人工智能建设在全球债务市场中扮演着愈加核心的角色，随着全球收益率上升和政府寻求为不断扩大的预算赤字提供资金，资本竞争日益激烈。 在AI时代，美国超大规模数据中心已成为主要的借款方。亚马逊公司是今年以来全球第四大发债主体，仅次于德国、欧盟和意大利，排名高于法国以及英国。这家电商巨头也已成为最大的企业借款人，紧随其后的是Alphabet。 在美国，今年十大企业发行人中有五家是科技公司，而以往通常在这其中占据主导地位的金融机构，其发行份额已降至至少十年来的最低水平。 “一年之内，全球最大市场的顶部发生了根本性重新排序，”摩根大通投资级金融全球联席主管John Servidea在一次采访中说道。“人工智能成为

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务世界；一篇分析 生成式AI对全球经济（可疑）影响的文章；对AI基础设施领域最大参与者（如NVIDIA）的深度分析（第 一 部分和 二) 和 Oracle（第 一 和 二），如何 OpenAI 最终会杀死 Oracle, 以及 风险投资如何杀死自己. 如果你想联系我——尤其是如果你掌握关于Anthropic、OpenAI、Blackstone或AI泡沫中任何其他公司的劲爆信息——请通过Signal联系我，账号是ezitron.76。你也可以在你的Bloomberg Terminal上通过IB找到我。 上周, 我在我的通讯开头引用了Apollo首席经济学家Torsten Slok的一句话，请原谅我， 我不得不再引用一次, 强调 他的: 尽管人工智能领域有巨额投资和广泛炒作，但这项技术在美国科技行业之外的企业界没有带来任何财务回报。 Mag 7 的人均营收在上升，但标普493指数的人均营收持平，见下方第一张图。Mag 7 的利润率在上升，但标普493指数的利润率持平，见下方第二张图。而且仍然没有迹象表明 AI 正在提振生产率增长，见下方第三张图。由于对利润没有影响，美国主流企业正在收缩，并

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AI 接入客户电话之前所寻求的平衡。这也 反映了我们在企业语音领域看到的更广泛模式：harness 与模型协同设计。 Nitin Aggarwal产品管理高级总监，负责智能体评估与 RAI 当来电者打断、停顿或改变主意时，智能体能自然地应对：在我们的内部评估中，来电者表示在与 Managed Agents 的对话中，85% 的情况下没有出现轮流发言问题，而其他智能体为 67%。 为复杂通话而设计 Cartesia Managed Agents 在一个端到端平台中提供了构建前沿语音智能体所需的全部工具。理赔受理、患者预约、零售退货、IT 服务台：企业通话很少保持简单。一次对话可能意味着验证来电者身份、查询三个系统并引用政策，而这一切都不能有丝毫停顿。 多语言：以 44 种语言构建智能体。智能体可以在对话中途在英语、西班牙语、印地语、法语和日语之间切换，全部 44 种语言即将推出。 工具调用：集成你的后端 API、CRM 和记录系统，让智能体能够在通话中查询记录并采取行动。 知识库：从数百份文档中获取精确答案。智能体的上下文会被动态预填充，因此它无需暂停搜索即可响应。 外呼活动：通过外呼

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现已在 Baseten Model APIs 上线，开放权重发布于 Hugging Face. 这个 LLM 工作负载应该改用决策模型吗？ 决策模型在一次前向传播中返回一个标签（一个决策）以及该标签的置信度分数。具体到 joey-1，当满足以下条件时，值得将 LLM 工作负载迁移过来： 决策量很大，因此每次调用的成本决定了项目是否经济。 你需要做出的决策是其他事项的前置条件，这意味着其延迟会被加到每一次响应中。 作为参考，每月对 1000 万张支持工单进行分类，每张约 500 个 token，即 50 亿个 token，在 joey-1 上每月约 50 美元，而在 mammoth-1 上为 500 美元。joey-1 是一个可靠的一线模型，可让工作负载保持快速且成本高效，而当 joey-1 不确定时，你仍可使用 elephant-1 或 mammoth-1 等更重的模型作为升级路径。 Base Labs 决策模型系列 这三款模型均由 Base Labs 在相同的数据混合上训练，并共享相同的 API，因此在它们之间切换只需改一行代码。这使得该系列成为一个单一工具包，而非三个独立的选择：

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相关合同总额最高可达 1205 亿美元，合同有效期至 2029 年。 文件显示，从今年 12 月起，Anthropic 每月支付金额约 31 亿美元。不过 Anthropic 可分别在 2027 年 1 月、2027 年 3 月之后，提前 90 天通知 SpaceX，终止这份算力合同。 文件还提到，Anthropic 同时也和 Nscale、Lambda 等其他算力云服务商存在合作。 SpaceX 营收高度依赖 AI 算力合同，体现出自从这家火箭企业收购马斯克旗下 AI 公司 xAI 之后，不到一年时间里自身发生的巨大转变。在 SpaceX 发展史上很长一段时间，和美国国家航空航天局、国防部的合作是其最赚钱的业务。 SpaceX 提交文件显示，第三季度仅有两家客户贡献的收入占总营收比重超过 10%。另一家客户（可能是多家政府机构合计）占第三季度营收 16.6%，而在 2025 年，该部分大约占公司营收的五分之一。 马斯克还预测，美国国家航空航天局曾是 SpaceX 最重要合作伙伴之一，在 2026 年其收入占比将不足 5%。 （neocloud：新型算力云，专门搭建 AI 数据中心、对

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一切”。 他接着说道，在那个世界里，每个人都能享受到“比当今任何人所能获得的都要好的医疗服务”；那里将“不存在商品和服务的短缺”；而且“你可以免费学习任何你想了解的知识”。 马斯克在最近的一期播客节目中描绘了一个更为乌托邦式的愿景。他预测，随着机器人技术和太空旅行的进步，人类将迈向“多行星经济”时代；届时，“金钱将变得毫无意义”，“传统货币也将不再重要”。 其他几位科技界领袖也曾预言，人工智能及其他技术将彻底改变我们的生活方式。 微软联合创始人比尔·盖茨在最近的一期播客中表示，人工智能将带来“真正的富足”，届时机器人将能够“建造房屋、种植粮食，甚至进行外科手术”。 但他同时也警告称，未来二十年将成为“人类历史上动荡程度数一数二的时期”；随着技术进步，在生产大多数商品与服务时，人类劳动所能提供的价值将变得不再必要。 同样，马斯克也预言，通往更美好未来的过渡期将会“充满波折”。他提出，由政府向全民发放补贴，是应对人工智能引发的就业岗位流失问题的最佳解决方案。 news keyword pub,usstock,MSFT&TSLA&TAL 开户二维码 start 开户二维码 end 正文下if

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意味着，即便收入略低于预期，公司在履约、销售营销、管理费用等方面的效率改善，仍然支撑了创纪录的经营利润率。 净利润为206.9亿美元，低于去年同期的211.9亿美元；稀释后EPS为1.89美元，同比下降3%。这一同比下滑很大程度上与去年同期的非经营性高基数有关——2025年三季度亚马逊因Anthropic投资确认了95亿美元税前收益，而今年同期没有类似收益，其他收入/费用项目从去年同期的正101.9亿美元转为负7亿美元。 换言之，这份财报不是经营层面的利润失速，而是收入和每股收益略低于预期、叠加非经营性项目和资本开支压力，削弱了投资者对短期回报的信心。 AWS继续加速：AI需求支撑云业务，但市场也在追问投入回报 AWS是三季度最亮眼的业务线。该部门净销售额459.8亿美元，同比增长39%，高于分析师预期的约454亿美元，同比增速较二季度的约37%进一步加快，继续创2021年四季度以来最高增速；AWS经营利润177.7亿美元，同比增长55%，经营利润率为38.7%，高于去年同期的34.6%。 从收入结构看，三季度线上销售额685亿美元，贡献亚马逊三分之一的净销售额，AWS销售额占总额的2

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规模庞大，但退出条款埋下隐患 根据Anthropic的IPO披露文件，该公司已承诺在合同期内（至2029年）向SpaceX支付最高1205亿美元，相当于从今年12月起每月约31亿美元。 然而，合同中设有明确的退出窗口：Anthropic可分别在2027年1月和2027年3月之后提前90天通知终止合同。 此外，Anthropic还与Nscale、Lambda等其他neocloud供应商签有协议，进一步凸显其维持多元算力供应商策略的意图，也意味着SpaceX并非其唯一选择。 马斯克警示neocloud洗牌，但坚称SpaceX自身差异化 就在neocloud行业承压之际，马斯克近几周来在其社交平台X上频繁发声——X现已归属SpaceX旗下。他点评了CoreWeave高收益债券的处境，并着力强调SpaceX与其他neocloud竞争对手的不同之处。 "债务市场几乎已对任何缺乏AI数据中心以外实质性营收的公司关闭融资渠道，"马斯克表示，并指出SpaceX同时拥有Starlink和火箭发射业务作为营收支柱。 "这意味着200多家neocloud将迎来鱼苗级别的死亡与整合，部分能活下来，但不会太多。

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AI超大规模云计算商（hyperscaler）的选择性分化已愈发清晰。 此次发行吸引高峰订单逾1150亿美元，认购倍数达4.6倍。承销团队由富国银行、摩根大通和瑞银领衔，并将最长期限债券的利差从初始指导价收窄最多30个基点。 微软首席财务官Amy Hood在本周业绩电话会议上表示，公司将在"认为时机合适时"进一步融资。 不过，市场人士警告，微软的成功并不代表其他科技巨头同样将获得同等热情的接待。近期围绕AI支出与盈利能力的隐忧已令高风险科技债承压——博通和SpaceX的信用违约互换成本一度触及历史高位。 Natixis Investment Managers Solutions多资产组合经理兼首席策略师Jack Janasiewicz表示，"信贷市场正在承担大量甄别赢家与输家的工作，市场对发行仍然开放，但并非对所有人都开放。" 周四微软收跌0.16%。 AAA评级优势：微软的稀缺身份 微软此番发行距其上一次叩响美国投资级债券市场已近八年——2017年曾融资170亿美元。 此次推出的10笔不同期限债券，涵盖2年至40年，其中40年期债券的定价利差约为基准国债上方105个基点，明显低于Al

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自研服务器芯片，以降低对英伟达的依赖。这使得Nscale、CoreWeave、Firmus等新兴云厂商（neocloud）对英伟达的战略价值愈发凸显。英伟达今年夏天甚至调整了营收披露方式，专门突出新兴云厂商的贡献——这一群体自2023年GPU需求爆发以来，已成为英伟达重点扶持的对象。 1700亿美元生态押注：英伟达的新兴云战略全貌 英伟达迄今已向新兴云厂商及其他大型客户提供约1700亿美元的信用支持与投资。 除Nscale外，英伟达还在洽谈向澳大利亚AI云服务商Firmus投资数亿美元。Firmus本月初突然撤回了IPO申请，据The Information上周报道，英伟达的潜在投资正是谈判背景之一。 为支撑这一生态，英伟达内部专门组建了一支团队，由黄仁勋的女婿Nico Caprez联合领导，协助新兴云厂商寻找具备可用电力的数据中心选址——这类资源极为稀缺，无论是自建独立电源还是接入电网，均需耗费大量时间。 然而，新兴云厂商普遍面临严峻的财务压力：这些公司大多尚未经过市场验证，需要大幅增长营收才能偿还为购买英伟达服务器而举借的巨额债务，而利率的持续上升令这一压力进一步加剧。业内部分高管

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约4个百分点。管理层认为第三季度客户参与度强劲，延续了上半年的增长趋势。Jassy 特别提醒市场不要低估其实体店和零售业务的进展： 我认为有些人有点忽视了这项业务取得了多少进展。我不知道还有哪家零售企业的营收能接近亚马逊的数千亿美元规模，并且在保持两位数营业利润率（包含广告）的同时还能以这种速度增长。 其中，生鲜杂货和日常必需品成为了巨大的流量入口，其增速是其他零售类别的3倍。 数据显示，购买生鲜并使用当日达服务的客户，其购买日常必需品的数量是不使用该服务客户的7倍；同时，这些生鲜客户在非杂货类别（如家居、服装）上的花费也是其他客户的2倍以上。 在降本增效方面，机器人技术功不可没。CFO Brian Olsavsky 指出，目前亚马逊履约网络中已有超过100万台机器人投入使用。 在2026年，亚马逊将其机械臂（如Cardinal和Sparrow）的车队规模增加了一倍，这使得公司在面临燃料和运输成本上涨的逆风下，依然连续第四年降低了单件履约成本。 关于广告业务，Q3广告业务营收达196亿美元，增速放缓主要是因为Prime Day促销时间调整等短期因素拖累了约8.5个百分点。管理层预计，Q

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信号是，投资者要的不只是AI承诺。科技股估值已经拉伸，市场需要更清晰的证据，证明重资本投入能够转化为利润和现金流。这种避险情绪正在科技股中蔓延，并向亚洲市场扩散。" 相比之下，微软同日公布云业务营收增长48%，资本支出相对克制，股价周四跌幅不足1%，成为本轮财报季中少数令投资者满意的科技巨头。 周四标普500指数中超过400只成分股上涨，资金正在从科技板块向其他行业轮动，显示本轮抛售的损伤目前仍主要集中在科技领域。费城半导体指数周四下跌1.4%，纳斯达克100指数跌1.4%，标普500指数仅小幅回落0.3%。 资金转向避险资产：美债收益率跌至七周低点 科技股的抛售推动资金涌入避险资产。 美国10年期国债收益率下行8.5个基点，至七周低点4.902%；两年期国债收益率下行8.7个基点，至4.5648%。联邦基金利率期货同步上涨，交易员降低了对美联储加息的押注，目前市场预计12月加息概率约为70%。 加密货币市场也未能幸免。比特币下跌约2%至77,200美元附近。与此同时，全球最大加密货币交易所币安疑遭黑客攻击，公司宣布冻结资产总额约30亿美元（此前彭博报道为超过25亿美元，币安随后更新数

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AI初创公司随即出手，试图从这场行业震荡中捕获战略资产。 据科技媒体The Information 10月29日报道，知情人士透露，法律AI初创公司Crosby已于周四向Weil, Gotshal & Manges提交收购意向书，拟收购该律所的部分资产，包括内部数据、商标及品牌。Crosby同时希望从Weil约1200名律师中招募部分人才。目前尚不清楚是否有其他竞购方出现。Weil已聘请Davis Polk就重组事宜提供顾问服务，据《华尔街日报》报道。 此次收购意向的背后，是AI公司争夺企业数据资产这一新兴趋势的延伸。对于Crosby而言，Weil的内部数据——尤其是并购协议模板及谈判各阶段合同范本等非客户专属数据——具有重要的模型训练与定制价值。收购条款目前尚未披露。 百年律所骤然崩塌 Weil, Gotshal & Manges的解散震动了法律界。这家华尔街顶级律所以代理高风险并购、破产及诉讼案件著称，曾处理2008年雷曼兄弟破产案，代理微软2023年以反垄断为由收购动视暴雪一案的抗辩，并代表苹果公司就涉嫌商业秘密盗窃一事起诉OpenAI。 尽管该律所此前保持盈利，但一系列合伙人出

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储芯片已完成流片。Goeckeler解释称：“HBF是一种用于推理的新型存储架构，其读取带宽与HBM相当，但容量更大……旨在通过将NAND级容量更靠近处理器来补充HBM。” 预计明年将向客户交付首批样品。 此外，市场高度关注极高耐久性的SLC（单层单元）闪存在AI架构中的潜力。分析师提问这是否会蚕食TLC的份额，Goeckeler坚决予以否认：“这并不构成对其他NAND产品的蚕食，而是TAM（潜在可用市场）的扩张。 问题在于：以SLC模式运行NAND，能否在耐久性和性能上达到足够水平，从而替代部分DRAM的使用场景？毕竟二者之间的成本差距相当悬殊，约为20倍至40倍。” 边缘与PC市场：短期筑底，明年单机容量看涨 相较于高歌猛进的云端，包含智能手机和PC的边缘计算业务表现相对平稳，一季度营收58亿美元，环比增长7%。而消费者业务受制于高涨的价格，环比下降29%至3.97亿美元。 面对PC市场的短期疲软，Goeckeler展现了客观的预判。他坦言当前两个季度是销量的低谷期，预计明年PC销量可能仍有个位数下降。但是，他强调了设备内容量增加的逻辑：“我们预计明年PC的存储容量（以EB为单位）

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，同时通过出售股票和发行债券筹资。与此同时，Sundar Pichai强调搜索查询同比增速达到五年来最高，但搜索收入增速却放缓，AI Mode的较低货币化率成为市场最担心的信号。 此次财报最令多头不安的矛盾，藏在一组数字的对比之中。 Alphabet首席执行官Sundar Pichai在财报中宣称，谷歌搜索的同比查询量增速"是过去五年来最高的"。然而，搜索及其他业务收入仅增长12%至633.5亿美元，较第二季度的16.8%和第一季度的19.1%大幅回落，也明显低于买方约14%的预期门槛。 用摩根大通交易台Mark Schilsky的话说，这意味着"谷歌回答的问题比以往任何时候都多，但每个问题获得的报酬却越来越少"。 管理层给出了多重解释。首席商务官Philipp Schindler将汇率列为"相对于第二季度搜索业务最大的单一拖累因素"，高盛TMT团队则补充了两项垂直行业因素：欧盟取消最低限额豁免政策冲击亚太地区零售商广告投放，以及FIFA世界杯结束后媒体娱乐广告支出的正常化回落。 但市场真正担忧的，是AI模式（AI Mode）对搜索货币化的侵蚀。Schindler承认AI模式存在"较低

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