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越来越多人开始向 AI 咨询储蓄、投资和退休规划。MIT Sloan 介绍的一项研究发现，大语言模型给出的理财建议整体比研究人员预想得更可靠，尤其是在用户提供充分信息、把问题问得更具体时。研究团队先建立了一套覆盖收入、就业、税收和投资变化的生命周期模型，再请 1000 名成年人自行编写问题，向 GPT-5.2、GPT-5.6 和 Gemini 3 Flash 寻求消费与投资建议。随后，研究人员模拟 22 岁至 89 岁的人长期执行这些建议会产生什么结果，并将普通用户的提问与信息更完整的“学术型提示词”进行比较。AI 给出的建议大多符合常见的财务规划原则：工作期间持续储蓄，退休后逐步动用积蓄，增加股票市场参与度，选择分散化投资，并在年

微软开源的 Flint，是一种面向 AI 智能体的数据可视化中间语言。它希望解决一个常见问题：简单的图表配置虽然容易生成，却经常只能得到平庸甚至不准确的结果；要把图表做好，又需要手动处理坐标轴、比例尺、标签、颜色、间距和布局等大量细节，配置冗长，也很容易在修改数据或图表类型时出错。使用 Flint 时，用户只需说明数据、图表类型，以及字段与横轴、纵轴、颜色、大小等视觉通道之间的对应关系。编译器会结合数据内容和语义类型，自动补全解析方式、聚合规则、刻度范围、数值格式、配色和版面布局。例如，同样是数值字段，价格、温度、排名和增减量所适合的基线、排序与颜色方案并不相同。Flint 提供了 70 多种语义类型，让这些含义可以直接写进配置，而

如何安然地待在此刻试着坐上 3 分钟，什么也不做，同时对眼前的体验感到满足。不要挪动身体，不要摆弄东西，也不要沉浸在思绪和幻想里，只需呼吸和眨眼。听上去并不难，但很快，你可能就会想看看四周、回忆一段对话、动动脚趾，或者赶紧结束这个练习。David Cain 由此谈到一种常见的处境：人很难只是待着。即使眼前没有任何问题，我们仍会隐约觉得哪里不对，仿佛只有设法把这一刻变成别的样子，才能忍受它。等待时掏出手机，冷场时端起杯子，没饿却找东西吃，或不停浏览令人烦躁的内容，很多时候都与这种不安有关。得到期待已久的东西，也未必能让这种冲动停下来。比如吃一份盼了一整天的冰淇淋，人往往不会安心停留在某一口的滋味里，而是立刻舀起下一口。注意力持续向前追