纽约正在成为AI Engineer在美国的第二个家。去年在这里办过的大会和演讲，是主办方口中"最好的一批"之一。今年他们又回来了，而且把日期挪到了秋天。

主办方给出的理由很直接：这座城市能把新想法落地，而且落地的规模很少有地方能比。西海岸的前沿AI公司飞到纽约，见的是有数百年历史的全球金融机构，也是时尚、媒体、房地产、保险这些行业里正在动手做事的人。

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五个方向，五个名字

这次大会设了5个方向，每个方向都以一个人命名：

  • 金融方向，以文艺复兴科技（RenTech）的Jim Simons命名
  • 工程方向，以信息论创始人Claude Shannon命名
  • 领导力方向，以Richard Sutton命名
  • 评估（evals）方向，以Alan Turing命名
  • AI方向，以John McCarthy命名——他主导了1955年的达特茅斯研讨会，那场会议开创了这个领域

主办方的目标写得很明确：办纽约最好的AI大会，以及任何地方最好的金融AI大会。他们希望这场会成为纽约科技版图上一个长期、正向的存在。

为什么是纽约，为什么是金融

这场大会对主讲人来说有个人意义。他在东海岸学的金融，之后在新加坡、伦敦、迪拜、台湾和纽约做货币衍生品交易。他看到的是一件事：动辄数十亿美元的期权、掉期和期货业务，很大程度仍然依赖对语言的理解。于是他写了NLP程序（用Haskell），快速支撑起整个期权台。作为交易员和技术人员，他第一次看清：同时懂两边，比只懂一边的影响大得多。

后来在对冲基金做"quantamental"分析师，他搭交易和数据管道，处理另类数据，管理过规模超过10亿美元的组合——那还是在Airflow、Modal、Temporal出现之前的年代。他发现，把基金经理的投资规则形式化之后，团队决策变好了，小团队能做的事远超金融史上的常规水平。

但他也看到了机器出错能有多严重，以及为什么人的判断仍然重要，尤其是在关键位置上。纽约是他真正学会写代码的地方，是他第一次成为工程师的地方——在Two Sigma，也是他开始写博客的地方。10年的写作和演讲之后，才有了Latent.Space和AI Engineer。

三天，跨出自己那一行

主办方对接下来三天的期待是：找到能明天就带回团队的想法、人脉和工具。同时也希望参会者走进一个不属于自己领域的场次，遇到一个和自己意见不同的人，发现一个此前没考虑过的机会。

这周在纽约的，是AI领域最聪明的一批人中的一部分。主办方的建议只有一句：花时间去互相学习。