新NISAの利用実態～利用状況調査：2025年12月末時点を踏まえて～
■概要 自小额投资免税制度（NISA）大幅扩大为所谓的新NISA以来，已经过去了两年。本报告根据金融厅于 2026 年 7 月 3 日公布的截至 2025 年 12 月末的使用状况调查，调查 NISA 的实际使用情况。 ■目录 1 - 简介 2 - 开户放缓 3 - 购买增加，主要是累计投资限额 4 - 余额缓慢增加 5 - 第二年销售增加 6 - 利用率不足的问题没有改善 7 - 结论 两年过去了小额投资免税制度（NISA）得到显着扩展，成为所谓的新 NISA。本报告根据金融厅于2026年7月3日发布的截至2025年12月末的使用状况调查，考察了NISA的实际使用情况。 2-开户速度放缓 首
▼研究者的眼睛☆消费者希望从寿险AI咨询中得到什么？什么是安全的设计，可以让您放心选择而不失控？ ☆50年期房贷时代的还款规划——着眼于工作年限、退休后、住房资产利用的家庭预算管理－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－▼基础研究快报☆近期中国经济热点（四）——严峻的地方财政形势与纠正过度竞争☆企业粮食损失对策为何难以落地？剩余产品分流的品牌与客户体验的设计理论 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ▼房地产投资报告☆“名古屋写字楼市场”的现状与展望（2026年） ----------------------------
生命保険のAI相談に、消費者は何を求めているのか－自分が主導権を失うことなく、納得して選べる安心の設計とは
■总结 在考虑购买保险时，很多人都会想知道这是否适合自己，保费是否太高，以及保险是否能为家人提供足够的保障。最近，通过聊天或语音提问的人工智能咨询越来越多地用于此类保险咨询。那么，我们在保险人工智能咨询中寻找什么？在本文中，我们将根据 Nissay 研究所进行的调查结果来考虑消费者对人寿保险人工智能咨询的期望。调查中排名靠前的项目是“我可以随时停止使用它”、“我可以删除我输入的信息”、“如果需要的话我可以与某人交谈”以及“当人工智能犯错误时我可以纠正或接管”。换句话说，许多人似乎并不希望人工智能决定一切，而是更看重能够自己检查事情并根据自己的理解做出决定，即使使用人工智能也是如此。人寿保险是影
USS Mount Whitney Integrates New Communications Suite
两栖指挥舰惠特尼山号在 2026 年波罗的海行动期间成功部署了海军最新的战术数据链。该系统扩大了舰艇的指挥和控制范围，以最大限度地提高联军战备状态和作战杀伤力。
Declassified China intelligence fails to back up Trump's false claims about 'stolen election'
这些信息增加了有关中国情报收集美国选民数据的细节，但并没有改变情报界对总统 2020 年主张的拒绝。
Backpropagation Explained for Beginners (Part 1): Building the Intuition
让我们一步步了解神经网络如何学习《为初学者解释反向传播（第 1 部分）：建立直觉》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Your AI Agent Passed Every Eval. Finance Still Killed It.
一个 AI 代理通过了我发布的评估工具中的每一项指标，然后 CFO 杀死了它 — 它的成功解决方案的成本比它所取代的人类还要高。这是一个预测代理是否能在生产中幸存下来的指标，以及如何在不重建的情况下对其进行衡量的指标。您的 AI 代理通过了每项评估。金融仍然扼杀了它。首先出现在《走向数据科学》上。
How to Improve Customer Retention in FinTech
将预流失评分与提升建模相结合以实现更智能的保留的实用指南。如何提高金融科技中的客户保留率一文首先出现在走向数据科学上。
企业文档智能 [Vol.1 #10A] - 升级级联和免费的确定性检查，在您付费进行更深入的解析之前标记失败的解析带有自适应 PDF 解析的后循环工程：开始便宜，仅在页面需要时才为较重的解析器付费它首先出现在《走向数据科学》上。
How to Work Effectively with GPT-5.6
最大化最新的 OpenAI 模型《如何使用 GPT-5.6 有效工作》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Using Classical ML to Empower AI Agents
关于构建现有基础的价值这篇文章《使用经典 ML 增强人工智能代理》首先出现在《走向数据科学》上。
Context Engineering Isn’t Enough — A Loop Engineering Experiment With No LLM Inside the Loop
每个人都在谈论循环工程，但大多数讨论都假设法学硕士位于循环的中心。我想隔离架构本身。因此，我构建了一个确定性的、零依赖的 Python 基准测试，用简单的规则替换模型，使我能够直接衡量一个问题：目标导向控制器能否比传统线性管道更好地隔离故障？在验证了 300 个随机种子的基准测试并修复了一个最初使我自己的结果无效的微妙错误之后，我发现控制器始终完成了线性执行器从未达到的独立分支。本文介绍了架构、基准测试设计、调试过程以及一个狭隘但实用的主张背后的证据：故障隔离是控制流的一个可测量属性，与 LLM 推理无关。后语境工程还不够——循环内没有 LLM 的循环工程实验首先出现在《走向数据科学》上。
Analog AI Is Back, But Can It Survive Its Own Noise?
人工智能的能源危机正在复兴一个古老的想法：用物理而不是数字逻辑进行计算。以下是模拟芯片的实际工作原理，为什么噪声曾经几乎扼杀了这个想法，以及当您自己模拟该噪声时会发生什么。模拟人工智能回来了，但它能在自己的噪声中生存吗？首先出现在《走向数据科学》上。
Interactive World Simulator for Robot Policy Training and Evaluation
假设您想教机器人将物体推到桌子上。机器人学习的标准方法是收集数百个真实机器人上的专家演示，根据这些数据训练模仿学习策略，然后通过在同一个真实机器人上多次运行该策略来评估该策略。两者都 [...]
顺序推荐是推荐系统的核心任务，最近的研究越来越多地转向利用顺序模式和语义项目信息的生成推荐器。然而，这些方法通常是在一小组广泛使用的基准上进行评估的。这就提出了一个自然的问题：这些基准测试实际上需要现代生成推荐器的高级建模功能吗？我们使用有意简单的图启发式进行基准审核：仅从最后一个或两个交互的项目开始，它从几跳项目转换图中检索候选者，并根据项目特征相似性对它们进行排名。令人惊讶的是，尽管它很简单，但这种启发式方法在各种流行的顺序推荐基准上匹配或优于一组广泛的现代基线。例如，与广泛使用的 Amazon Review Sports 和 CD 数据集上的最佳竞争基线相比，它的 NDCG@10 相对改
BrainCo Debuts World's First Integrated Brain-to-Robot AI R&D Platform at WAIC 2026
在上海最大的人工智能展示会上，这家脑机接口公司推出了让人类仅使用神经信号即可控制机器人的技术，并针对了阻碍更广泛的机器人行业发展的问题：高质量训练数据的短缺。
Strait of Hormuz Transits Drop as US, Iran Escalate Attacks Across Gulf
航运数据显示，周四只有三艘商品船穿越霍尔木兹海峡，这是自 5 月份以来每日过境次数最少的一次，在伊朗最近袭击船只以及美国恢复封锁后，大多数船只停止或掉头......
Silicon Valley's dirty secret: Trump has white collar workers running scared
唐纳德·特朗普总统致力于加速美国人工智能的发展，而不是对其进行监管，其结果不仅仅是深度造假和幻觉的流行，被冒充为合法研究。一份新报告显示，美国一些受过最好教育、曾经安稳的工人现在正面临着这个问题。《华盛顿邮报》的伊丽莎白·德沃斯金和希拉·奥维德周日写道：“根据美联储的数据，美国个人财富总额的大约三分之一由最富有的 1% 家庭持有，而美国最底层的一半家庭持有的财富不到 3%。”这些数据包括以前的经济赢家，他们现在发现自己处于裁员和招聘冻结的错误一边——科技工作者。“美国专业精英的不稳定感可能是人工智能传播时美国其他地区未来前景的预演，”《华盛顿邮报》写道。科技企业家阿尼尔·达什 (Anil Da
