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18:56EN → 简体中文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。
1:22:07EN → 简体中文把支付看作影片中的镜头:Stripe 基础模型让卡片测试的检出率从 59% 升至 97%主持 Nathan LabenzStripe 数据与 AI 负责人 Emily Sands 解释:一个面向支付领域的模型、共享的向量表示,以及规则与模型的混合,如何把一个 1.4 万亿美元的网络变成复利式的优势。
1:23:32EN → 简体中文HTTP 402 沉睡三十年,Coinbase 把它改造成 AI 智能体的支付协议主持 Nathan LabenzCoinbase 开发者平台负责人 Nemil Dalal 解释 x402:这项开放标准让智能体(Agent)用稳定币为 API 付费,而不必依赖广告或信用卡。
2:46EN → 简体中文Matt 谈 Jane Street 的机器学习与交易Matt · Jane Street一位香港股票交易员介绍金融数据带来的挑战、公司的机器学习岗位及协作文化。
1:12:41EN → 简体中文给自己裁员的 CEO,正在打造一套商业操作系统主持 Nathan LabenzRunway 的 Siqi Chen 向 Nathan Labenz 讲述:财务为什么是一场覆盖全公司的模拟,聊天框为什么会失败,以及一个 100 人上限加上环境智能,为什么才是真正的产品策略。









