每经AI快讯，据新华社，"傅里叶变换"是频率的"翻译器"，可将声音、图像等复杂信号转换为频率语 言，是科学和工程领域一种基础且应用广泛的计算方式。北京大学研究团队创出一种全新的多物理域融 合计算架构，可利用后摩尔新器件支持傅里叶变换，使算力提升近4倍，为具身智能、边缘感知、类脑 计算、通信系统等领域开辟新的可能。该成果9日发表于《自然-电子学》。 ...

【重点关注】 •国家网信办拟规范互联网应用程序个人信息收集使用活动 •记者1月10日从最高人民检察院了解到，2024年至2025年11月，全国检察机关起诉财务造假犯罪191人，其中2025年1月至11月起诉102人，同比增加21%。 对中国证监会移送公安部的财务造假案件，最高检同步向相关地方检察机关交办并跟踪指导，对43件重大财务造假犯罪案件挂牌督办。涉锦州港、金通灵、 美尚生态、紫晶存储等一批社会高度关注的重大案件被依法提起公诉，对财务造假犯罪形成有力震慑。 •西安交通大学物理学院梁超教授团队联合厦门大学材料学院张金宝教授团队，在钙钛矿材料与器件物理研究领域提出了一种全新的固态分子压印退火策 略，为提升钙钛矿太阳能电池的稳定性提供了新思路。相关研究成果1月9日在国际学术期刊《科学》杂志在线发表。 •QDII基金再迎政策利好。据记者了解，近期，多家基金公司接到通知，在鼓励发展普惠金融的大背景下，QDII额度要更多地使用在公募产品上。据业内人 士透露，基金公司需对QDII额度在公募产品和专户产品的使用比例上进行调整，并要求在2027年底之前将用于专户的QDII额度占比调整至20%之内，2026 年底之前至少完成 ...

新华社北京1月10日电（记者魏梦佳）"傅里叶变换"是频率的"翻译器"，可将声音、图像等复杂信号转 换为频率语言，是科学和工程领域一种基础且应用广泛的计算方式。北京大学研究团队创出一种全新的 多物理域融合计算架构，可利用后摩尔新器件支持傅里叶变换，使算力提升近4倍，为具身智能、边缘 感知、类脑计算、通信系统等领域开辟新的可能。该成果9日发表于《自然-电子学》。 近年来，新型计算场景不断涌现，对运算速度、精度等要求越来越高，而传统硅基器件经过近几十年发 展已逼近极限。以忆阻器、光电器件为代表的后摩尔时代的新型器件凭借独特的计算性能，被视为突破 算力与能效困局的希望。然而，这些新器件往往由于可支持的计算方式单一，无法适配实际应用中多样 化计算方式的需求"跑不起来"，严重制约着算力和效能提升。 北京大学人工智能研究院研究员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超组成的科研团队，瞄准傅里叶变换这 一通用计算方式，创造性地将"易失性氧化钒器件"与"非易失性氧化钽/铪器件"这两种适合做频率转换 载体的新器件，在多物理域融合架构下进行系统集成，做出了可应用于傅里叶变换等多样化计算方式的 硬件系统。 "这种计算架构可让多种计算方式在其适 ...

一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 最开始是一张老照片—— 1986年CMU首届联结主义夏令营合影 。 有人将这张合影誉为 AI界的"索尔维会议" ，认为只要是玩神经网络、计算神经、计算语言的后辈们，几乎都能在这张照片里找到自家祖师 爷。 一张照片，一段往事，一个愈加伟大的人格…… 这就是Hinton最近又在圈内被热议的"江湖往事"。 不信你看，图中圈出来的就是深度学习发明人、诺贝尔物理学奖、图灵奖双料得主 Hinton ，正是在他的坚持下，神经网络才最终迎来春天。 另一位熟面孔是图灵奖得主 Yann LeCun ，他后来发明的卷积神经网络开启了计算机视觉时代。 （ps：LeCun每次外出演讲都会在PPT里 放这张图，真爱粉无疑了） 以及同框的还有Stan Dehaene、Mitsuo Kawato、Jay McClelland等一众在认知科学、神经科学和计算机领域登峰造极的大神…… 虽然在80年代这群年轻人还籍籍无名，但几十年后，他们的影响力，正在统治硅谷和华尔街。 是的，因为照片中还有一位当时的青椒博士生 Peter Brown ，他是Hinton的第一位博士研究生，现任顶尖量化基金文艺 ...

金融工程专题 宏观因子的周期轮动与资产配置 ――金融工程专题 分析师：宋旸 SAC NO：S1150517100002 2025 年 12 月 30 日 核心观点： 风险提示：市场风格转换风险，第三方数据提供不准确风险， 历史结果不代表 未来收益，本报告不构成投资建议。 研 究 证 券 研 究 报 告 工 程 金 融 工 程 专 题 请务必阅读正文之后的声明 渤海证券股份有限公司具备证券投资咨询业务资格 1 of 21 金 融 | 1. 宏观因子的去噪 | | 5 | | --- | --- | --- | | 1.1 HP 滤波 | | 5 | | 1.2 傅里叶变换 | | 7 | | 1.3 混合滤波 | | 9 | | 2. 宏观因子单因子择时 | | 11 | | 2.1 宏观因子的股指择时 | | 11 | | 2.2 宏观因子的股债择时 | | 12 | | 3. 周期模型与资产配置 | | 13 | | 3.1 美林时钟模型 | | 14 | | 3.2 货币信用模型 | | 16 | | 4. 总结与未来展望 | | 18 | 证券分析师 宋旸 022-28451131 songyang@b ...

Core Viewpoint - The article highlights the recent appointment of Chinese mathematician Wang Hong, known for solving the Kakeya conjecture, as a permanent professor at the Institut des Hautes Études Scientifiques (IHES) in France, marking a significant achievement in her career and the mathematics community [1][2][10]. Group 1: Appointment Details - Wang Hong will officially join IHES on September 1, 2025, and will also hold a position as a mathematics professor at New York University's Courant Institute of Mathematical Sciences [6]. - IHES currently has only seven permanent professors, with five being prominent mathematicians, including two Fields Medal winners [3][4]. Group 2: Academic Background - Wang Hong was born in 1991 in Guilin, Guangxi, and demonstrated exceptional academic ability from a young age, entering Peking University at 16 [15]. - She obtained her bachelor's degree in mathematics in 2011, followed by an engineering degree from École Polytechnique and a master's degree from Paris XI University in 2014, and completed her PhD at MIT in 2019 [16]. Group 3: Research Contributions - Wang Hong, along with UBC mathematics associate professor Joshua Zahl, solved the Kakeya conjecture, a long-standing problem in mathematics that has implications across various fields such as harmonic analysis and number theory [10][12]. - The Kakeya conjecture in three dimensions asserts that a set containing unit-length line segments in every direction must have Minkowski and Hausdorff dimensions equal to three [11]. Group 4: Community Reception - The announcement of Wang Hong's appointment was met with enthusiasm in the mathematics community, with notable figures expressing their support and anticipation for her contributions [7][9]. - Many believe her recent achievement could position her as a strong candidate for the Fields Medal [14].

Core Viewpoint - The article discusses the recent proof of the Kakeya conjecture in three-dimensional space by Chinese mathematician Wang Hong and Columbia University professor Joshua Zahl, which has generated significant interest and could position Wang as a strong candidate for the Fields Medal in 2026 [1][5][6]. Group 1: Kakeya Conjecture Overview - The Kakeya conjecture, proposed by Japanese mathematician Sōichi Kakeya in 1917, involves determining the minimum area that a needle can sweep when rotated in a confined space [8][9]. - The conjecture states that a Kakeya set in three-dimensional space must have both Minkowski and Hausdorff dimensions equal to three, indicating that these sets geometrically fill the space despite appearing sparse [10][11][12]. Group 2: Proof Details - Wang Hong and Joshua Zahl published a 127-page paper proving the three-dimensional Kakeya conjecture, employing complex strategies including non-concentration conditions and multi-scale analysis [3][20]. - Their proof involves defining a situation K(d) and demonstrating a relationship that allows for the induction of dimension parameters towards three [21][23]. - The authors utilized multi-scale analysis to study the organization of pipe-like structures, leading to insights about the density and overlap of these structures [24][25][28]. Group 3: Background on Wang Hong - Wang Hong, born in 1991, is a notable mathematician who could become the first Chinese woman to win the Fields Medal if awarded [7][34]. - She has an impressive academic background, having studied at prestigious institutions and focusing on Fourier transform-related problems [36][38].

这是绿洲资本合伙人张津剑有关《信号与噪声》系列的第五篇内容，也是我们播客自开播以来分享量最高的一期内容。 在张 津剑看来，每一次科技革命本质上都是一次频率的跃迁，而 AI 会把这个世界的频率再拉高一个量级，世界会进入一个困难模式，或者像很多人感受到 的，它似乎已经进入了困难模式。 在这篇文章里，张津剑从信号学的角度系统地拆解了这个问题，并给出了他的解法 。 如果是说 5 年是一个周期，从 2018 年末分享《 投资中的信号与噪声 》到现在，刚好是一个周期。这个周期中，我们一方面正在经历人工智能带来的确定性 创新，同样也在经历全球动荡带来的不确定性变化。过去这 5 年，大家可能会有几个类似的感受。 第一，世界变难了。 过去喜欢玩魔兽争霸，里面有三个选择：简单电脑、困难电脑、疯狂电脑。这几年，不知道是谁把世界从困难电脑调整为了疯狂电脑。在这一轮人工智能创业潮 中，我们能明显感觉到创业在变难。 首先是创业者的质量，这波创业者素质比过往要强很多，特别是很多 95 年左右的年轻创业者，无论是他们的学识、能力，还是底层的安全感和对全球化的信心， 都比 10 年初遇见的创业者高出很多，这可能是他们的成长环境塑造的，要从这批 ...