近日，由世界人工智能大会《WAIC UP!》编辑部与三联书城读书会联合主办的"谁在探索未来：AI、人 类和科学的边界与越界"主题对谈，在第七届中国国际进口博览会（CIIE）国家会展中心举办。中国科 学院国家天文台研究员李楠与同济大学人文学院副教授余明锋，展开一场跨越天文学与哲学的思想对 谈，话题从宇宙的深空延伸至人类意识的深处。 区分"短期、中期与长期"三种视角 "天文学不是占星术。"活动现场，李楠从天文学伴随人类文明发展的轨迹谈起——古人观星以定历法， 从而确立时间与农业文明；牛顿、伽利略的天文观测掀起近代科学革命，推动人类进入工业文明。"而 今天，"他说，"天文学再次让我们重新认识宇宙与自身。"现代天文学已进入"数据海啸"时代，例如正 在建设的国际合作项目"平方公里阵列（SKA）"，建成后每年产生的数据量将超过人类历史上所有互联 网数据的总和。面对如此庞杂的信息，AI不再是可有可无的工具，而是成为科研的"必需路径"。 李楠回顾了自己从2017年开始从事AI与天文交叉研究的经历，从早期的机器学习处理"体力活"，到今天 大语言模型带来的知识探索可能，AI正在成为科学家身边的"贾维斯"——一如钢铁侠的智能助手。 ...

做运营或数据分析的朋友，怕是最有体会，辛辛苦苦跑通AB测试，得出正向结论，老板一句"大环境好 而已"就否定全部。 小流量测试时数据亮眼，一放量就惨不忍睹，到底问题出在哪？ 现在企业都喊数据驱动，但大多时候只停留在相关性分析，销售额和广告投放同步上涨，就认定是广告 的功劳，产品迭代后用户留存提升，就觉得迭代方向没错。 可这些看似合理的判断，往往藏着"伪增长"的陷阱，企业真正需要的不是简单的变量关联，而是能说 清"为什么"的因果逻辑。 因果推断模型，正是破解这一困境的核心工具，它能帮企业拨开数据迷雾，看清每一次商业动作背后的 真实增量。 从"相关"到"因果"，企业决策绕不开的认知升级 相关性分析在商业中应用广泛，连续变量用皮尔逊相关系数，分类变量用卡方检验，这些方法能快速找 到变量间的关联。 但关联不等于因果，这一点很多企业都容易混淆，我见过不少案例，某品牌在春节前投放大量广告，节 后销量暴涨。 企业狂喜之下加大广告预算，结果下一季度亏损严重，后来才发现，春节本身就是消费旺季，即便不投 放广告，销量也会自然增长。 商业场景中，混杂因素无处不在，季节变化、人群差异、市场趋势，这些因素都会干扰数据解读。 简单的前后对 ...