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0这一期 Block Central，我们首次把播客从线上搬到线下，与 BCY Labs 的 CTO Charles Shang 展开了一场关于 AI 与投资未来的深度对话。
从主观投资与量化投资的历史演化，到 AI 大模型、Agent System、Harness Engineering，再到未来 AI 世界模拟器的构想，我们讨论了一个核心问题：
当 AI 不再只是辅助分析工具，而开始参与判断、推演甚至模拟未来时，投资这件事本身，会发生怎样的改变？
本期内容涉及：
主观投资 vs 量化投资的底层逻辑
为什么传统量化模型正在遇到瓶颈
“透明且可验证”的 AI 为什么重要
AI 幻觉、黑盒模型与 Chain of Thought
AI Agent 在金融领域的真实落地情况
为什么未来投资可能变成 “Agent 与 Agent 的博弈”
AI 世界模拟器与未来金融系统的想象
如果你关心 AI、金融、量化、Crypto、Agent、未来商业系统，这一期会给你很多新的视角。
时间戳：
开场：Block Central 线下访谈与嘉宾介绍
核心技术理念：打造“可解释”且“可验证”的金融 AI (Transparent & Verifiable AI)
投资定义的重塑：传统主观投资与量化投资的历史回顾
投资者迷思：量化交易中的计算机自动执行与人类干预
量化投资主流模型：多因子预测机制与阿尔法（Alpha）超额收益
传统量化面临的两大瓶颈：因子时效性衰退与“黑盒算法”隐患
白盒模型与黑盒神经网络的区别
建立人机信任的基石：思维链（Chain of Thoughts）的展现
跨越语言鸿沟：利用表示学习（Representation Learning）建立人机通用语言
消除 AI 幻觉：金融投资决策对透明度的绝对刚需
什么是“可验证性”：数学题、代码与人类反馈强化学习（RLHF）的应用
揭秘 AI 圈的“锯齿效应”：为何 AI 懂奥数却画不好钟表盘？
AI Agent 在加密货币与投资领域的真实落地完成度与误区
从 OpenCloud 到 Harness Engineering：AI 概念的快速内卷与焦虑贩卖
驯马与缰绳的哲学：基础大模型（大脑）与马鞍工程（Agent 系统）的技术主线
昂贵的生产资料：为何普通人和高校无法再触碰基础大模型的 0 到 1 训练？
量化投资的硬伤：“有大脑，没心脏”与无法建模的人性博弈
零和博弈的真相：为何统计学、逻辑上的最优解不等于现实最优解？
大规模采用的现状：非结构化文本与市场情绪的因子化编码
技术置换：将黑盒系统接入大语言模型与多智能体系统
动态平衡决策：AI 如何自主判断何时倾向主观、何时倾向量化？
拥抱世界的不确定性：主观投资对频繁爆发的“黑天鹅事件”的防御
多部门内卷进化：大语言模型作为投资公司底层组织架构的设想
终极长期规划：设计沙盒（Sandbox）模拟未来一万次，打造“AI 世界模拟器”
尾声总结：悲观者正确，乐观者前行
