研究核心成果 - 华人学者Yuansi Chen解决了已有36年历史的Talagrand卷积猜想，该成果在理论计算机科学和机器学习等领域具有深远的基础意义[3] - 论文证明了在布尔超立方体上，热半群对任何非负函数都能产生比马尔可夫不等式更好的统一尾部界限，尾部概率以$c_{\tau}\frac{\log\log\eta}{\eta{\sqrt{\log\eta}}}$的速率衰减，基本解决了猜想的主要问题，仅额外损失一个log log η因子[6][7][11] - 该研究成果在无维度依赖的情形下取得了突破，意味着正则化效应与问题复杂性无关，对高维离散空间分析具有重大价值[10][13][21] 研究方法创新 - 技术核心在于通过“扰动逆热过程”构建了两个马尔可夫跳跃过程之间的复杂耦合，这是离散随机分析中的重大方法论进步[15] - 创新性地开发了跳跃速率扰动方法，以替代在离散结构中不可行的直接漂移扰动，确保了过程保留在布尔超立方体上[15][20] - 证明结合了跳过程的鞅不等式、类Duhamel展式、p-偏置的Fourier/Parseval分析等多种工具，实现了无维度控制[16][20] 行业影响与应用前景 - 为布尔函数反集中分析提供了新工具箱，在离散采样、组合结构上的score-based生成模型等领域具有潜在外溢效应[20][22] - 证明核心与当前AI热点扩散模型在数学本质上相通，其反向热流概念为离散生成模型的理论基础提供了信息[24] - 量化了“平滑/加噪”操作带来的分布正则化性质，解释了为何此类操作总能产生良好的分布特性[25]

研究突破核心 - 90后华人数学家Yuansi Chen证明了困扰数学界30多年的塔拉格兰卷积猜想，结果精确到一个log log η因子 [1][3][17] - 论文核心数学成果为概率不等式：ℙ_X∼μ(P_τf(X) > η∫fdμ) ≤ c_τ(log log η)/(η√log η) [2][16] - 该猜想由阿贝尔奖得主Michel Talagrand于1989年提出，旨在量化高维离散空间中函数经平滑化后出现极端值的概率 [8][12] 数学理论与方法 - 研究解决了布尔超立方体上的猜想，此前仅高斯形式（连续空间）被攻克，离散空间因缺乏连续空间工具而成为巨大挑战 [14] - 解决思路是借鉴高斯空间随机分析框架，利用反向热过程的特性设计微扰以适应离散特性，其扰动项δ非常数而依赖于状态和坐标 [14] - 证明表明猜想核心思想正确，结果接近完整解决，因log log η增长极其缓慢 [17] 机器学习与人工智能关联 - 研究为理解高维离散空间中的平滑化提供了数学论证 [5] - 论文中使用的“反向热过程”是扩散模型在布尔超立方体上的对应，有助于理解或开发针对离散数据的生成式AI模型 [7][19] - 结果为机器学习中正则化概念提供理论支撑，解释了平滑化或添加噪声为何能提高模型在复杂高维空间中的稳定性 [6][20][21] - 研究有助于理解高维离散空间的几何性质，对发展关于二值数据或逻辑函数的学习理论具有价值 [21] 研究者背景 - 论文作者Yuansi Chen出生于1990年7月，浙江宁波人，现任苏黎世联邦理工学院副教授 [22][25] - 其主要研究方向包括统计机器学习、马尔可夫链蒙特卡罗方法、应用概率、高维几何 [23] - 其Google Scholar论文被引数为1623，h-index为13，是2023年斯隆研究奖获得者 [26][28]

英伟达首席执行官黄仁勋本月早些时候发出警告，称在全球人工智能主导权竞争中，中国正迅速缩小与 美国的差距。年初深度求索（DeepSeek）异军突起，恰恰印证了这种实力对比的快速演变。 不过，美国仍保持着优势。美国机构持有众多最具影响力的AI专利，根据斯坦福大学《2025 年人工智 能指数报告》（2025 AI Index Report），美国已推出40个"重要AI模型"，数量远超中国的15个。但中国 模型正在质量方面迅速缩小差距。 "政府、产业界和学术界对人工智能和机器学习充满热情，" 今年从哈佛大学加盟清华大学、牵头组建 该校新统计与数据科学系的刘军教授向彭博社表示，"吸引人工智能人才的关键在于资本，以及中国政 府对科学研究，包括人工智能及相关领域的支持。" 图片来源：VCG/VCG via Getty Images 美国企业争相吸纳中国AI人才 中国科技战略布局远不止于大学阶段。如今，人工智能基础知识已走进六岁学童的课堂。今年秋季，北 京市中小学全面开设人工智能通识课程，每学年不少于8课时，内容涵盖聊天机器人等工具的使用、技 术原理背景以及人工智能伦理等主题。 这种前瞻性布局，为中国培育了规模庞大的科技人才 ...

奖项核心关注点 - 聚焦AI大模型、机器学习等技术在金融风控、智能投顾等核心场景的创新应用 [2] - 重视通过效率提升、成本降低等指标体现的技术价值 [2] - 对行业AI创新发展具有示范引领作用的技术应用 [2] 中国银行深圳市分行AI应用 - 构建覆盖金融核心场景的智能体技术体系并创新多种技术架构 [3] - 风险管控领域有效提升风险智能化水平 [3] - 内部运营以智能问答承接日常咨询减轻人工压力 [3] - 通过语音与大模型交互实现人机交互的显著升级 [3] 中国平安保险集团AI应用 - 持续加大数字化与AI投入在算力、数据、算法与场景上形成核心竞争力 [3] - 营销端应用数字人于远程面审、培训、客服、内容生成 [3] - 服务端AI完成年超20亿人次客服 [3] - 运营端车险智能化出单覆盖1.2亿单耗时降至1.2分钟 [3] 深圳前海微众银行AI应用 - AI能力涵盖基础设施、应用与治理三层架构 [4] - 基础设施上自研AI工程化平台并推出行业首款自研交换机 [4] - 应用上打造“数智网点”智能财富管理服务提供智能解答与产品推荐 [4] - 治理上构建“AI热力图”并将AI风险纳入全行管理体系 [4] 宁波银行深圳分行AI应用 - 2025年推出“波波知了”2.0为企业提供AI短视频营销等20余项服务 [5] - 企业仅需提供账号、素材与文案平台即可通过AI混剪生成短视频并自动投放 [5] - 上线“数字人力3.0”以AI陪练助手生成营销与沟通剧本赋能员工成长 [5] 博时基金管理公司AI应用 - 2023年成立人工智能实验室同年举办首个金融行业大模型大赛 [5] - 智能量化因子投研系统荣获人工智能行业应用奖 [5] - 基于深度学习的基金营销内容智能审核系统荣获证监会及深圳市金融创新奖 [5] 重庆蚂蚁消费金融公司AI应用 - 行业首创交互式自证提额功能支持识别25种伪造欺诈手法 [5] - 防伪能力在精度与覆盖度上保持领先 [5] - 花呗上线“小红花”提额功能用户可自主提交材料风控系统智能识别分析 [5]

公司参与行业顶级会议概况 - 公司将于2025年12月2日至7日参与人工智能与机器学习领域最具影响力的国际顶级会议NeurIPS 2025 [4] - 会议在美国圣地亚哥举办并首次在墨西哥墨西哥城设有分会场 [4] - 公司计划通过展台技术串讲、专题技术报告及技术派对等形式进行深度交流 [4] 展台技术交流活动 - 公司展台位于Hall A & B 展位号1723 活动时间为2025年12月2日下午至12月5日 [6][7] - 将于12月3日会议休息时段在展台进行中稿论文与技术报告的深度分享 [6] - 参会者可与论文作者及公司技术专家面对面交流前沿研究成果与实战经验 [6] 百灵大模型技术报告 - 公司定于2025年12月2日16:00-17:00在Upper Level Room 28A-E分享自研通用大模型“蚂蚁百灵大模型”的最新突破 [8][9][10] - 模型系列Ling 2.0包含非推理模型Ling系列、推理模型Ring系列及多模态模型Ming系列 总参数量从160亿到1万亿不等 [9] - 分享人包括公司高级算法专家Jiang Liang、算法专家Ren Yankun和高级算法专家Peng Han [11] 专题技术报告议题 - 报告议题涵盖Ring-1T：用于万亿级思维模型的强化学习扩展 [13] - 报告议题包括Ring-linear：一种用于长上下文推理的高效混合架构 [13] - 报告议题涉及Ming-Flash-Omni：用于多模态感知与生成的稀疏统一架构 [13] 星光技术派对安排 - 公司将在会议期间举办“学术海岸线·蚂蚁星光技术Party” 与全球AI领域技术领袖深度对话 [12][15] - 活动将介绍“蚂蚁星计划” 提供顶尖资源与成长路径 [15] - 现场将为参与者准备滨海美式晚宴和冬日温暖套装等专属惊喜 [20]

文章核心观点 - 科技巨头甲骨文公司与英超足球俱乐部切尔西达成短期胸前广告赞助协议，但赞助金额远低于俱乐部预期，反映切尔西品牌价值面临挑战 [1][3] - 对于面向企业客户的科技公司而言，体育营销的有效打法并非单纯品牌露出，而是通过深度合作塑造专业形象和提升行业影响力 [1][15] - 切尔西胸前赞助谈判受美国资本运营风格、英超新财务规则以及俱乐部自身竞技表现不稳定等多重因素影响，赞助合作可能涉及背后投资方的关联交易 [9][12][14] 切尔西胸前广告赞助现状 - 甲骨文已与切尔西达成合作协议，俱乐部有望在赛季内结束“胸前裸奔”状态，但报价远低于切尔西期望的6000-6500万英镑，预计最终协议金额或不高于4000万英镑 [1][3][11] - 切尔西本赛季大部分时间无长期胸前赞助，仅与迪拜房地产商Damac签下700万英镑的短期协议覆盖剩余7场比赛，训练服胸前广告由加密货币公司BingX以1100万英镑赞助 [6] - 根据2025-26赛季英超胸前广告赞助情况，切尔西是唯一无赞助商的球队，顶级俱乐部如曼城、曼联的赞助金额分别为6750万英镑和6000万英镑 [10] 切尔西品牌价值挑战 - 俱乐部在失去欧冠资格后市场价值跌入谷底，尽管2024年重获欧冠资格并赢得世俱杯，但赛事含金量受质疑，年轻阵容表现不稳定难以支撑品牌价值跃迁 [6][9] - 斯坦福桥球场容量仅4万左右限制广告线下曝光度，俱乐部在全球品牌影响力上未达皇马、巴萨级别，在国内也不及曼联、利物浦等顶流豪门 [11] - 此前与流媒体平台派拉蒙+的赞助协议因与英超转播商利益冲突被联盟阻止，显示俱乐部管理层对英超商业关系缺乏了解 [11] 甲骨文体育营销策略 - 公司市值为5666亿美元，创始人拉里·埃里森身价约2749亿美元，体育营销注重深度合作而非单纯广告露出，例如为运动队提供云计算与大数据服务 [1][15][16] - 此前体育合作案例包括冠名NBA金州勇士主场、MLB旧金山巨人主场，以及以5年5亿美元成为F1红牛车队冠名赞助商，合作周期均长达5年以上 [15][18] - 与切尔西的合作除广告位外，还包含与俱乐部及主场的广泛深层次合作，旨在通过技术赋能展现企业专业形象 [20] 英超财务规则影响 - 英超新财务规则SCR取代PSR，要求俱乐部将阵容成本控制在收入和球员转会净值的85%以内，资产出售不再被认可，切尔西面临更大财政压力 [12] - 下赛季英超全面叫停博彩广告投放，进一步压缩切尔西胸前广告选择空间，球衣广告位空置导致俱乐部承受持续财政损失 [12] - 甲骨文与切尔西的合作可能涉及清湖资本对甲骨文的投资计划，引发“以投资换赞助”实现财务合规的猜测 [14]

2025年两院院士增选总体情况 - 2025年中国科学院和中国工程院共增选144名院士，其中中国科学院院士73人，中国工程院院士71人[1] - 两院同时新增外籍院士51人，其中中国科学院新增27人，中国工程院新增24人[2] - 增选后中国科学院院士总数达到908人，外籍院士173人，中国工程院院士总数增至1002人，外籍院士148人[57] 人工智能领域重点人物分析 - 南京大学周志华教授当选中国科学院院士，成为人工智能领域的代表性学者[3][4] - 周志华52岁，拥有完整的南京大学教育背景，2000年获博士学位后留校任教，2003年30岁时获国家杰出青年科学基金并聘为教授[5][6][8][9] - 学术成就突出，论文被引数量超过11万次，h-index为133，i10指数为497[23][25] - 在国际学术界获得重要认可，是少数实现人工智能领域Fellow"大满贯"的学者，包括IET、IEEE、IAPR、CCF、AAAS、AAAI等权威机构[17] - 2023年当选IJCAI理事会主席，成为54年来首位担任该职务的大陆学者[18][19] - 其著作《机器学习》（西瓜书）被翻译为英、日、韩文出版，被全球500多所院校用作教材[26][27] 信息技术科学部院士分布 - 中国科学院信息技术科学部新增11名院士[38] - 研究方向涵盖星载合成孔径雷达、卫星通信、脑认知模式识别、空天光学成像、信号处理、计算机系统、微电子学、机器学习等多个前沿领域[39] - 南京大学周志华因在机器学习理论与方法方面的贡献当选[39] 工程院信息与电子工程学部院士构成 - 中国工程院信息与电子工程学部新增9名院士[45] - 院士来自北京邮电大学、中国科学院大学、中国移动通信集团、中国科学技术大学、上海交通大学等高校和企业研发机构[46] - 研究方向包括通信技术、网络安全、信息处理等应用领域[46] 院士增选的学科分布特点 - 中国科学院院士按学部分布：数学物理学部14人、生命科学和医学学部13人、化学部11人、地学部9人、信息技术科学部11人、技术科学部15人[30][32][34][36][38][40] - 中国工程院院士按学部分布：机械与运载工程学部11人、信息与电子工程学部9人、能源与矿业工程学部12人、化工冶金与材料工程学部10人、土木水利建筑工程学部7人、环境与轻纺工程学部6人、农业学部8人、医药卫生学部8人[43][45][47][49][50][52][54][56]

整体财务表现 - 第三季度公司实现营收5.32亿美元，同比增长27.6% [1] - 报告期内公司实现毛利1.11亿美元，同比增长26.4% [1] - 经调整EBITDA达4705万美元，较2024年同期大幅增长37.3% [1] 核心业务Mintegral表现 - 程序化平台Mintegral录得收入5.08亿美元，同比增长26.2% [1] - Mintegral收入占集团总收入约95.5%，是整体业绩增长的坚实支撑 [1] - 基于AI与机器学习的智能出价产品体系贡献收入占Mintegral总收入比例已超80% [1] 业务结构与发展 - 公司游戏品类收入录得3.84亿美元，占Mintegral总收入75.7%，同比增长30.5% [2] - 非游戏品类收入录得1.24亿美元，同比增长14.5% [2] - 公司不断拓展合作广告主类型，多垂类发展战略取得显著突破，广告预算结构进一步优化 [2] 行业前景与展望 - AI和机器学习技术在广告投放领域的深入应用和市场认可度不断提高 [2] - 公司有望进一步巩固其在程序化广告领域的领先地位 [2]

2025年两院院士增选总体情况 - 2025年中国科学院选举产生73名院士 中国工程院选举产生71名院士[1][15][34] - 增选后中国科学院院士总数达908人 中国工程院院士总数达1002人[2] - 新当选中国科学院院士平均年龄57.2岁 最小年龄44岁 60岁（含）以下占67.1%[1] - 机器人领域共有五位专家入选 其中四位当选中国科学院院士 一位当选中国工程院院士[1] 机器人及相关领域新当选院士专家 - 尹周平（华中科技大学）当选中国科学院院士 专注于数字化制造和电子制造 其团队在超薄芯片键合等领域取得突破 相关项目获2023年度国家技术发明奖二等奖[3][28] - 李树涛（长安大学）当选中国科学院院士 专注于人工智能与信息处理 累计获得4项"国家三大奖" 发表高水平论文200余篇 其中71篇发表于IEEE Transactions系列期刊[4][26] - 周志华（南京大学）当选中国科学院院士 专注于机器学习与人工智能 谷歌学术累计被引用量达11万余次 以第一完成人身份两度获得国家自然科学二等奖[6][26] - 胡德文（国防科技大学）当选中国科学院院士 专注于脑信号分析与脑机接口 在《Science Advances》等顶刊发表论文400余篇 连续7年获评Elsevier中国高被引学者[7][26] - 陈新（广东工业大学）当选中国工程院院士 专注于高速高精电子制造装备 攻克高端装备核心难题 以第一完成人身份获得国家技术发明二等奖和国家科技进步二等奖各1项[8][10][11][37] 院士增选涉及的产业链企业 - 工业机器人企业包括埃斯顿自动化、埃夫特机器人、节卡机器人等15家[73] - 服务与特种机器人企业包括亿嘉和、晶品特装、普渡机器人等9家[75] - 医疗机器人企业包括元化智能、天智航、精锋医疗等12家[76] - 人形机器人企业包括优必选科技、宇树、云深处等27家[77] - 核心零部件企业包括绿的谐波、因时机器人、思岚科技等28家[79]

2025年中国科学院院士增选总体情况 - 2025年中国科学院选举产生73名中国科学院院士和27名中国科学院外籍院士 [1] - 新当选院士年龄最大为66岁，最小为44岁，年龄跨度为22年 [55] - 从工作单位分布看，清华大学入选人数最多，为8人，北京大学位列第二，为5人 [55] 信息技术科学部院士详情 - 信息技术科学部共新增11名院士，占新增院士总数的15% [49][63] - 清华大学刘云浩教授因其在计算机系统结构领域的贡献当选 [3][7][65] - 南京大学周志华教授因其在机器学习理论与方法领域的贡献当选 [4][65] 刘云浩教授学术背景与成就 - 刘云浩教授出生于1971年，现年53岁，拥有清华大学自动化系工学学士和北京外国语大学文学硕士学位，并于美国密歇根州立大学获得工学硕士和博士学位 [7] - 其学术研究聚焦无线传感器网络、网络物理系统、云计算及隐私安全领域，论文被引用总次数达49,979次，h指数为106 [9] - 他是中国最早正式定义物联网的学者之一，曾出版《物联网导论》专著，并因在物联网领域的贡献当选IEEE Fellow和ACM Fellow [17] 周志华教授学术背景与成就 - 周志华教授出生于1973年，现年51岁，于南京大学获得学士、硕士和博士学位，并在2003年获得国家杰出青年科学基金 [20][21] - 其研究专注于人工智能、机器学习和数据挖掘，论文被引用总次数达110,307次，h指数为133 [24] - 他撰写的《机器学习》（俗称“西瓜书”）是人工智能领域的经典入门读物，并于2023年当选为国际人工智能联合会理事会主席，是该职位首位中国大陆学者 [26][28] 院士研究方向与机构分布 - 本次增选涉及6个学部，其中数学物理学部14人，化学部11人，生命科学和医学学部13人，地学部9人，信息技术科学部11人，技术科学部15人 [49] - 研究方向共计72个，其中数论方向有2人当选，其余研究方向均仅有1人当选 [50][51] - 除中国科学院所属研究院外，高校是院士的主要工作单位，体现了高校在基础科学研究中的核心地位 [56][57][58][59][60][61][62][63][64][65][66][67][68]