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18:56EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月27日John Feminella：9 亿美元的银行失误与 AI 智能体的五项控制John Feminella · Two Sigma一次付款失误说明，善意和审批提示并不足够。Feminella 介绍如何为智能体提供有用的自主权，同时设置实际控制。
23:22EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月27日Noyan Tokgozoglu：Optiver 如何构建快速且可衡量的 AI 平台Noyan Tokgozoglu · Optiver这家交易公司的 AI 工程负责人介绍当天接入新模型、本地基础设施、成本控制，以及回放智能体评估的限制。
20:58EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月25日Vinoo Ganesh 谈如何让金融 AI 为每个数字提供出处Vinoo Ganesh · KeplerKepler 首席执行官 Vinoo Ganesh 解释了为什么金融 AI 应负责检索和引用数据，而数学计算应交给确定性软件。他的设计把可追溯性、检索质量和租户安全都纳入答案本身。
18:31EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月25日Janie Gu 与 Suyeol Yun：为什么前沿模型做不好买方分析师Janie Gu, Suyeol Yun · Google DeepMindJanie Gu 解释了基准分数为何可能误导人；Suyeol Yun 则介绍 MandateBench，它测试模型能否把基金投资授权转化为有理有据的投资备忘录。两场分享说明，真实工作流程、可复现的评分和有证据支撑的推理为何至关重要。
26:41EN → 简体中文
Latent Space· 2026年10月22日播客 · 2 人对谈Anekha Sokhal 谈 Moshi：给大宗商品交易员用的推荐引擎嘉宾 Anekha Sokhal · 主持 swyxMoshi 创始人向 swyx 讲述她会怎样重做交易员的工作流：把市场数据、内部文件和互相打架的信源连在一起，再把人们本来会错过的二阶效应推过来。难的不是仪表盘，是让人真的用起来。