9月28日，2024清华五道口首席经济学家论坛在北京举行，野村证券中国首席经济学家陆挺出席并发表演讲。近一周来，他深刻感受到市场氛围的显著变化。特别是在外资方面，曾经有一段时间，外资对中国的资产持谨慎态度，但最近一周，全球投资者要求与中国进行电话会议和视频会议的数量急剧上升，达到了近年来的新高。陆挺认为，这一周的政策是“人心所向”，对于整个市场而言，犹如“久旱逢甘露”，市场反应热烈。
评：共识和分歧总结不错，但做决策的有些滞后
美国经济在9月份新增了25.4万个就业岗位，打破了预期，促使交易员加大押注，认为美联储在上个月大幅降息后将放缓降息步伐。
劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)的数据高于路透社调查的经济学家预期的14万人，并且与8月份上调后的15.9万个就业岗位相比。失业率降至4.1%，而在7月份曾接近三年高点的4.3%。该报告表明，美联储有望实现所谓的经济软着陆，经济已经度过了一代人以来最严重的高通胀时期，同时保持了强劲的增长和就业。
评：市场喜欢降息，但如果降息是因为经济真正疲软和对衰退的担忧，市场就不喜欢了。市场喜欢在经济基本面积极的情况下降息，这将支持软着陆的情景。
现金资产的前景正在变得黯淡，美联储降息会侵蚀现金资产的收益率。“现金为王”的口号在2023年占据了主导地位，现在到了重新配置现金的时候了。
在5%收益率的诱惑下，超过7万亿美元的资金涌入货币市场基金和其他现金资产，但现金资产的前景正在变得黯淡，美联储降息会侵蚀现金资产的收益率。
评：资本永不眠
不久之前，OpenAI 发布了 o1 系列模型 ，其强大的推理能力让我们看见了 AI 发展的新可能。 近日，OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 一份 5 月的演讲上线网络，或可揭示 o1 背后的研究发展脉络。
在这个题为「关于 AI 规划力量的寓言：从扑克到外交」的演讲中， Brown 介绍了扑克、围棋和外交等游戏领域的研究突破，并尤其强调了搜索/规划算法在这些成就中的关键作用。之后，他也指出了搜索/规划研究在改进机器学习模型方面的潜在未来。
评：窥探AI推理演进逻辑
在 OpenAI Sora 难产的时候，Meta 首次公开展示了自家的「用于媒体的突破性生成式 AI 研究」：Meta Movie Gen。Meta 在相应博客中使用了「premiere」一词，也就是初次展示，因此手痒的用户可能还得再等上一段时间。Meta 表示：「无论是希望在好莱坞大展身手的电影制作人，还是爱好为观众制作视频的创作者，我们相信每个人都应该有机会使用有助于提高创造力的工具。」
根据 Meta 的描述，Movie Gen 的功能包括：文本生成视频和音频、编辑已有视频、图片生视频。并且人类评估表明，Movie Gen 在这些任务上的表现均优于行业内类似模型。
评：开源战胜闭源又多了一些希望
在「Meet AI4S」系列直播第三期中，我们有幸邀请到了上海交通大学自然科学研究院 & 上海国家应用数学中心博士后周子宜，他所在的上海交通大学洪亮课题组研究方向主要为 AI 蛋白和药物设计、分子生物物理。该课题组研究成果颇丰，截止目前共发表研究论文 77 篇，其中多篇登顶 Nature 期刊。
本次分享，周子宜博士以「蛋白质语言模型的小样本学习方法」为题，分享了团队的最新研究成果，并探讨了 AI 辅助定向进化的新思路。
评：了解蛋白质语言模型的小样本学习方法
在2024年6月初举行的2024年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上，共有55项来自中国学者的临床研究入选大会口头交流。而在2015年，入选ASCO年会口头报告专场的仅有中山大学附属第六医院的汪建平教授团队的FOWARC研究这一项。
评：乐观其成
9月18日，马斯克旗下脑机接口公司Neuralink又传来重磅消息：“盲视”（Blindsight）正式获得FDA“突破性医疗器械”认证，这一产品将有望让盲人复明。消息发布当日，A股脑机接口概念股集体飙升。
事实上，这并不是Neuralink第一次引起行业轰动。今年年初，Neuralink就宣布完成首例人类大脑设备植入手术，植入产品为“心灵感应”（Telepathy），这是Neuralink首款产品，植入后，患者仅须意念就能控制手机或电脑，并通过它们可以控制几乎任何设备。据悉，这款产品主要面向因颈部脊髓损伤或肌萎缩侧索硬化症而四肢瘫痪的失能群体，将帮助其恢复运动能力。
评：脑机接口未来可期，活下去才能看到希望
近日，谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片设计算法 AlphaChip，该方法致力于加速和优化计算机芯片的开发，已经历经多款 TPU 的产品考验，可在短短数小时内完成人类专家需要数周甚至数月的芯片布局设计。
2020 年，谷歌发表了一篇具有里程碑意义的预印本论文「Chip Placement with Deep Reinforcement Learning」，首次向世界展示了其采用新型强化学习方法设计的芯片布局。这一创新使得谷歌能够在 TPU 的芯片设计中引入 AI，实现了超越人类设计师的芯片布局。
评：了解AI设计芯片发展历程
我们习惯于在遇到问题时通过“增加一些东西”来解决，比如添置物品、吃药助眠、增加选择，等等。然而，很多时候这并不能解决问题，反而会让问题变得越来越复杂。我们生活在一个“什么都太多”的时代，太多的信息、太多的物品、太多的选择、太多的干扰。因此，通往更幸福生活的道路，很有可能要从“拿走一些东西”开始。
评：简约而不简单