《庞加莱猜想：追寻宇宙的形状》 [日]春日真人 著，武晓宇 译，新星出版社，2025年8月版 宇宙有没有尽头？宇宙到底是什么样的形状？人类长年不断追问的谜题，其重大线索却隐藏在困扰了数学界整整一个世纪的难题"庞加莱猜 想"中。魔咒般的"庞加莱猜想"曾吸引了无数天才为之倾尽一生，解决这一难题的佩雷尔曼为何放弃荣誉、销声匿迹？数学家们为何持续挑战这些 难题？本书用纪录片特有的叙事方式，生动呈现了破解"庞加莱猜想"的百年历程，描绘了数学这个看似难以接近却充满魅力的奇妙世界，以及数 学家们的奇特人生。 《图解代数》 [英]凯蒂·斯特克尔斯 著，李永学 译，中信出版社 | 鹦鹉螺，2025年7月版 我们现在都用阿拉伯数字，其实古埃及人和巴比伦人也发展出了自己的数字系统，这些系统是什么样的？代数符号没被发明出来的时候，数学家 是如何用文字完成计算与证明的？《图解代数》用数百张手绘插图，把公式拆解成视觉积木，让证明过程仿佛侦探破案。在本书中，你会遇见永 远有房间的"希尔伯特的酒店"：当无限多的客人涌入时，聪明的门房只需让1号房的客人搬到2号房、2号房的客人搬到4号房……所有奇数房间瞬 间空出，轻松解决"无穷中的无穷"难题。 ...

Physical Intelligence 联合创始人，加州大学伯克利分校机器人深度学习领域领军人物Sergey Levine最近发表 了一篇深度长文，认为过度依赖替代数据源会严重限制模型的最终能力，真正的突破必须建立在真实数据基础 之上。 Levine教授以"勺叉"（spork）这个巧妙的比喻，剖析了当前AI研究——尤其是机器人AI研究中的一个关键困 境：面对高昂的真实数据收集成本，研究者们总想找到便宜的替代方案，比如用模拟器、人类视频或手持设备 来训练机器人。然而，这些看似聪明的"两全其美"方案，最终都像勺叉一样——想同时当勺子和叉子，结果两 样都做不好。 文章告诉我们，真正的技术突破需要真实数据的滋养 。任何试图绕过这一"苦涩真相"的捷径，都会在模型能 力上付出代价。 锦秋基金认为，这篇文章为正在权衡"快速迭代"与"长期竞争力"的AI创业者提供了一个值得深思的视角，因此 对这篇文章进行了编译 训练大模型真的很难，而且随着模型规模不断扩大、应用领域不断拓展，难度只增不减。LLM（大语言模 型）需要海量文本数据，VLM（视觉语言模型）需要文本和图像的配对数据，而机器人领域的VLA（视觉-语 言-动作）模型更 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 我们知道，训练大模型本就极具挑战，而随着模型规模的扩大与应用领域的拓展，难度也在不断增加，所需的数据更是海量。 大型语言模型（LLM）主要依赖大量文本数据，视觉语言模型（VLM）则需要同时包含文本与图像的数据，而在机器人领域，视觉 - 语言 - 行动模型（VLA）则 要求大量真实世界中机器人执行任务的数据。 目前而言，Agent 是我们走向通用人工智能（AGI）的重要过渡。训练 Agent 则需要带有行动标签的真实交互数据，而获取这类数据的成本远比从网页上获取文本 与图像的成本高昂得多。 因此，研究者一直在尝试寻找一种替代方案，来实现鱼和熊掌兼得的效果：既能够降低数据获取成本，又能够保证大模型训练成果，保持基础模型训练中常见的 大规模数据带来的优势。 加州大学伯克利分校副教授，Physical Intelligence 的联合创始人，强化学习领域大牛 Sergey Levine 为此撰写了一篇文章，分析了训练大模型的数据组合，但他却 认为，鱼和熊掌不可兼得，叉子和勺子组合成的「叉勺」确实很难在通用场景称得上好用。 替代数据 尽管在视觉感知和自然语言处理任务中，真实世界数据一直被视 ...

金融机构数字化转型与数据库能力重塑 - 金融机构数字化转型进入关键时期，数据库能力边界不断被重塑 [1] - OceanBase在2025中国国际金融展展示服务规模、产品演进与技术探索的阶段性成果 [1] - OceanBase CEO杨冰透露已完成"百行计划"，服务超100家银行的190多套核心系统与1000多套关键业务系统 [1] OceanBase的市场地位与行业布局 - OceanBase获评赛迪顾问2024年分布式数据库市场份额第一，IDC报告显示其在独立数据库厂商中市场份额第一、整体市场第四 [2] - 在"本地部署"场景中，OceanBase列独立数据库厂商第一、整体排名第三 [2] - 公司服务全部政策性银行、5/6国有大行、70%头部保险集团、75%头部证券、50%头部基金，资产规模千亿以上银行客户近100家 [2] 产品技术升级与客户案例 - OceanBase发布面向金融场景的4.4.0版本，强化TP事务处理、AP实时分析和AI原生能力 [1][8] - 四川银行采用OceanBase完成133套系统48小时升级，数据库支撑67套系统（含71%重要性系统），容灾能力接近国家6级标准 [4][5] - 中国太保客服系统升级后实现99.99%业务成功率与80%以上数据库压缩率，整体节约成本超亿元 [5][6] AI时代的数据底座能力拓展 - 金融机构进入AI驱动智能化阶段，要求数据库支持向量检索、实时计算和多模态数据处理 [7] - OceanBase宣布全面进入AI时代，发布PowerRAG应用，提供开箱即用的RAG开发能力 [7] - 4.4.0版本融合事务处理、实时分析与AI负载，构建面向AI的现代数据底座 [8] 行业覆盖与未来方向 - OceanBase支撑中国移动1/3省级分公司核心系统，服务全国60%移动用户，覆盖1/4省人社核心系统 [3] - 公司将持续与中小银行推进合作，围绕"用得起、用得好"理念提供通用型数据库能力 [3] - 从金融行业向运营商、能源、航空等多领域扩展，能力边界不断拓展 [3][8]

公司发展里程碑 - OceanBase创始团队于2010年为支付宝"双十一"交易系统稳定性敲下第一行代码，至今已有15年发展历史 [1] - 2024年6月18日宣布达成"百行计划"，服务超100家银行，支持190+核心系统和1000+关键业务系统 [1] - 从银行拓展至全金融行业，并计划覆盖所有行业，通过多产品多生态战略解决传统问题和AI时代新挑战 [1] 行业技术转型趋势 - 金融业核心系统正从集中式架构向分布式架构转型，成为行业共识 [2] - 交通银行2024年报明确提出推进核心系统分布式转型，中信银行投产首个自主分布式核心系统 [2] - 金融机构核心系统升级需满足安全性、稳定性、可扩展性等更高要求 [2] 银行业改造进展 - 国有大行和股份制银行改造进程过半，万亿资产规模以上城商行进展迅速 [3] - 政策引导下预计2027年实现金融核心业务系统100%国产升级，2028年实现单轨运行 [3] - OceanBase与四川银行合作在48小时内完成133个系统割接，打造"两地四中心"高可用架构 [3] 技术痛点与解决方案 - 传统"烟囱式"架构导致业务割裂、扩容成本高 [4] - AI时代面临多模态数据管理、实时计算等新挑战 [5] - OceanBase推出一体化数据处理平台和智能管理平台，定位为数据管理公司 [6] AI时代产品战略 - 推出单机分布式一体化方案，适配不同规模金融机构需求 [7] - TP/AP一体化支持事务处理与实时分析，满足实时数仓等复杂场景 [7] - SQL+AI一体化提供向量存储和通用AI应用能力 [7] - 软硬件一体化能力支持数据库私有云场景 [8] 客户案例与产品升级 - 中国太保全核心系统升级后实现百万QPS支持，降本超亿元 [9] - OceanBase4.4.0版本强化TP/AP能力和AI原生能力 [10] - 已服务全部政策性银行、5家国有大行、70%头部保险集团和75%头部券商 [10]

来源：中国新闻网 来自中国人民大学的沈栋教授任该主旨演讲的回应学者。沈栋认为，"白安雅的演讲提醒我们，需要有 业务精湛的历史学家和对文本的精读，才能够做好对中国古代数学思想的理解"。 沈栋表示，使用人工智能来研究中国古代数学思想，不可避免地会遇到训练数据极其有限、语言特殊性 阻碍语义解析、理解创造性推理的局限性等难题，但是通过把握中国古代数学思想的特色，仍然有望借 助人工智能技术，来为理解中国数学史特别是中国古代数学史作出贡献。 白安雅通过对"实如法而一"的多角度分析，展示中国古代数学语言的语义多样性，表现在理解中国古代 数学语言时所遭遇到的术语纠缠难题；还通过对中国近代数学家李善兰著作《垛积比类》的研究，强调 中国古代数学的文体密码特色。 "人工智能确实有很大的计算功能，但是用它来了解中国的数学史，则既有前景，又有缺点。"白安雅 说，"我是一个汉学家，也是一个中文老师，关注到不少学生现在都非常愿意用'机翻'。但是，若想真 正感受语言的自然魅力，必须经过多年的训练和文学阅读积累，这对掌握语言的本质特征而言，仍然是 不可或缺的。这同时说明语言学的工作不会很快被人工智能所取代。" "人工智能有概率和逻辑的机制，可 ...

纪要涉及的公司 Marriott Vacations Worldwide (VAC) 纪要提到的核心观点和论据 业务周期性 - 分时度假产品虽为 discretionary purchase，但也是对未来度假的投资，消费者看重其终身度假价值 。今年一季度受宏观波动影响，VPGs（无论首次购买者还是老客户）约下降 2%，不过消费者仍在进行长期投资 。若处于高通胀市场，提前锁定价格是不错的选择 [2]。 需求和入住率 - 疫情后人们更重视休闲体验，公司度假所有权度假村全年入住率超 90%，且预计全年保持高位 。当前关键在于向消费者传达终身度假的好处，促进购买 [4]。 商业模式和运营杠杆 - 40%的 EBITDA 是经常性的，通常每年增长 。波动主要源于消费者购买意愿，若消费者犹豫，公司会提供激励措施促进销售 。如 3 月为首次购买者推出激励，首次购买者占比在竞品中唯一上升；5 月为老客户推出促销，成交效率提升 [6]。 VPG 趋势 - 2022 年 VPGs 因疫情后的积压需求达到历史高位，随后下降，去年四季度开始企稳并同比增长 。今年 1 - 2 月开局良好，2 - 3 月受宏观因素影响出现疲软 。3 - 4 月 VPGs 和销售额分别下降约 3%和 4%，5 月降幅收窄 [9][12]。 吸引年轻消费者 - 首次购买者中，千禧一代和 X 世代约占 60%，产品具有一定的生命周期属性 。产品不断演变，如采用积分系统、提供更多度假选择（如邮轮、非洲 safari）、增加城市体验项目等，更能满足不同消费者需求 。公司产品品牌标准统一，能提供稳定的度假体验，吸引消费者 。过去 20 年，首次购买者平均年龄约 50 多岁，业主平均年龄约 60 岁，年龄趋势未变 [13][15]。 客户特征 - 目标客户平均家庭年收入约 27.5 万美元，自报平均净资产约 100 万美元，这一数据过去 15 - 20 年保持稳定 。首次购买者中约 40%会进行升级，购买更多积分、增加在度假村的时间 [16]。 客户来源和营销渠道 - 历史上，通过与万豪和凯悦的许可协议，在 Bonvoy 和凯悦会员中进行营销 。利用约 28 - 30 个数据点精准定位潜在购买者 。近期发现，即使是在万豪酒店预订但非传统营销目标的 Bonvoy 会员，若满足其他数据点，也是不错的目标客户 。公司不断拓展营销渠道，利用数据和分析扩大营销漏斗 [17][18]。 在线预订 - 业主在线预订别墅住宿的比例从三年前的约 30%增至现在的 70% 。目前约 20 - 25%的业主使用积分预订别墅外的度假套餐需电话预订，公司目标是未来所有积分使用方式都可在线完成，Gen AI 提供了相关机会 。公司已在呼叫中心应用 AI，如虚拟语音和聊天机器人 [19][20]。 套餐销售 - 约 25%的旅游来自套餐，主要针对潜在首次购买者 。高入住率（如夏威夷部分地区年入住率达 97 - 98%）导致房间供应成为推动套餐增长的限制因素 。尽管租赁有一定收益，但销售机会更具价值，公司会继续优化套餐销售以实现价值最大化 [22][23]。 业主升级 - 业主平均拥有约 1.5 周的分时度假权益 。首次购买者在约 10 年内，平均 40%会购买更多权益，具体购买量因业主而异 [24][25]。 现代化计划 - 公司计划在未来几年实现 1.5 - 2 亿美元的增量 EBITDA，目标是到明年年底达到该运营水平 。今年原指导目标为 1500 - 2500 万美元，目前已加速计划，预计今年达 3500 万美元，还将提前实现明年的部分节省和收入机会 [29]。 VOI 成本 - 一季度 VOI 成本略低，主要受销售产品组合影响 。不同品牌客户的产品成本不同，客户组合变化会影响成本 。今年随着合同销售指导下调，将销售更多回购库存，从而影响成本 。预计明年产品成本仍会上升，但公司会继续通过回购计划等措施控制成本 [31][32][34]。 信用违约率 - 过去两年违约率上升主要与 2023 - 2024 年维护费近 25%的累计增长有关 。2025 年维护费涨幅控制在低个位数（基于积分的产品为 3%），相关咨询电话同比下降约 30% 。公司采取更积极的沟通、电子邮件营销、优化在线支付等措施，违约率目前已回到 2023 年水平 。从 FICO 评分看，低分段客户压力较大，各品牌违约率均有改善 。整体贷款储备率较两年前提高约两个百分点 [37][38][39]。 交换业务 - 交换业务会员数量近年保持稳定，但随着度假所有权市场变化，更多人倾向于在自有俱乐部消费，交换需求减少 。公司计划通过提供可退款的度假套餐、升级遗留系统、实施动态定价等方式提高钱包份额，增加业务收入 [45][46][47]。 自由现金流 - 历史上自由现金流转化率超 50%，曾在疫情后达到 70% 。今年预计在 40%左右，主要因相对较高的库存支出 。公司长期规划库存增长，目前资产负债表上约有三年的库存，目标是降至两年，这将在未来几年为现金流带来积极影响 。此外，公司还有约 1.7 亿美元/年的回购计划 [49][52]。 非核心资产出售 - 近期出售了一些非核心资产，如价值约 3.5 亿美元的 Sheraton Kauai Hotel 。未来还计划出售 Waikiki 的零售部分和旧金山的停车场等资产 。公司计划投入约 2 亿美元用于现代化项目，以实现 1.5 - 2 亿美元的收益，从整体现金流角度进行平衡 [55][56]。 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司产品首付通常为 10% [43]。 - 公司交换业务有 160 万会员 [47]。 - 公司拥有约 34000 套别墅，平均为两居室 [60][61]。 - 典型酒店开发每间客房成本约 100 万美元，公司部分物业位于无新分时度假产品进入的地区，具有一定价值 [63]。

拉马努金的数学成就 - 拉马努金一生留下近4000个数学公式和命题，其中许多在100年间不断被验证为正确[2][4][6] - 他提出的罗杰斯-拉马努金恒等式与超几何级数、整数拆分相关，并在统计物理学、弦论等领域产生深远影响[15][16][17][18] - 拉马努金猜想关于模形式τ函数系数的性质，1973年被德利涅证明，并与朗兰兹纲领紧密关联[19][20] 拉马努金的学术背景与成长经历 - 未接受正统数学教育，自学成才，13岁掌握高等三角学并独立发现复杂定理[5][23][25][27][28] - 大学时期因偏科两度挂科最终肄业，但通过独立研究在椭圆积分等领域展现惊人天赋[31][41][42] - 23岁时因数学笔记被推荐给印度数学界，最终获得研究职位并发表成果[36][38][39][43] 拉马努金与哈代的合作 - 哈代因拉马努金信中三个陌生公式邀请其赴剑桥，称其为"一生中唯一的浪漫事件"[7][48][49][50] - 两人合作期间互补：哈代注重严谨证明，拉马努金依赖直觉，共同推动高度复合数等领域研究[51][54] - 著名的"1729的士数"故事源于拉马努金住院期间对数字性质的洞察[53][54] 拉马努金的学术影响与遗产 - 32岁英年早逝，但遗留的"遗失笔记本"包含600多个未证明公式，其中模拟θ函数用于黑洞熵计算[64][66] - 拉马努金奖设立于2005年，奖金1万美元，要求获奖者年龄不超过32岁，已有22位得主包括陶哲轩等[61][62][63] - 现代数学家如小野肯、莫尔塔达等持续基于其工作解决质数检测、奇点理论等前沿问题[9][69][70][73] 拉马努金的公众影响力 - 传记电影《知者无涯》记录其与哈代的友谊，油管有专题视频解析其公式[76][79][83] - 个人论文全集被网站收录，相关研究持续引发学术界和公众关注[81][83]

京都大学特定教授柏原正树获得了被誉为数学界"诺贝尔奖"的阿贝尔奖。柏原确立了可应用于广泛 的数学领域的"D-模"理论，为现代数学的发展做出了贡献…… 挪威科学与文学院3月26日宣布，被誉为数学界"诺贝尔奖"的阿贝尔奖2025年获奖者为京都大学特定教 授柏原正树（78岁）。这是日本人首次获此殊荣。柏原确立了可应用于广泛的数学领域的"D-模"理论， 为现代数学的发展做出了贡献。 版权声明：日本经济新闻社版权所有，未经授权不得转载或部分复制，违者必究。 日经中文网 https://cn.nikkei.com 挪威科学与文学院盛赞了柏原正树的成就，称"他用超过半个世纪的时间为新数学打开了大门，以无人 能够想象到的方法证明了惊人的定理"。 视频号推荐内容： 柏原正树的专业是代数分析学，融合了处理数和式的代数学与以微积分为代表的分析学。柏原正树从基 础上构建了已故世界级数学家佐藤幹夫所构想的D-模理论。 柏原跨越领域的界限，广泛推动了现代数学的发展，并对物理学和信息科学等领域产生了影响。 阿贝尔奖是与诺贝尔奖相媲美的数学领域科学奖项，2003年由挪威政府设立。奖项的名称源于挪威数学 家阿贝尔。奖金为750万挪威克朗（约合 ...

顶尖学者回国发展 - 著名数学家林华新在美国生活近40年后回国 在上海数学与交叉学科研究院(SIMIS)担任全职教授 现年69岁 去年年底加入[1] - 林华新在俄勒冈大学担任30年教授 专攻算子代数 在解决C*-代数理论长期问题中发挥关键作用 该理论为量子力学等提供理论基础[1] - 林华新表示一直梦想在上海全职工作 SIMIS提供难得机会 工作重点是培养SIMIS和复旦大学学生 本学期在复旦教授本科课程[1] - 核物理学家刘畅回国 担任北京大学物理学院重离子物理研究所助理教授 2017年获普林斯顿大学博士学位 曾在普林斯顿等离子体物理实验室工作[2] - 刘畅主要研究等离子体物理与核聚变 关注磁约束聚变装置中逃逸电子和高能粒子物理问题 包括托卡马克装置破裂现象[2] - 刘畅拟继续开展等离子体物理前沿研究 为下一代核聚变装置设计缓解破裂和逃逸电子的可靠方案[3] - 科学家胡懿娟教授从美归国 去年7月入职北大 任北京国际数学研究中心教授 回国前任美国Emory大学教授[4] - 胡懿娟研究专注于统计学、微生物学和遗传学交叉领域 致力于解决实际生物医学数据分析问题[4] 学术机构发展 - 上海数学与交叉学科研究院(SIMIS)由数学家丘成桐担任理事长并领导 旨在推进数学基础研究及其跨学科应用[1] - 北京大学物理学院重离子物理研究所引进刘畅等海外人才 加强等离子体物理与核聚变领域研究[2][3] - 北京国际数学研究中心引进胡懿娟等统计与生物交叉学科人才 强化生物医学数据分析能力[4]