LLM大模型在金融行业入口实践
大模型正在从技术变革走向产业变革。无数的AI原生应用，正在重新定义我们与数字世界乃至物理世界的交互方式。作为产业端落地的重要行业之一，大模型在金融领域，也正在创造越来越多的增量值。大模型在金融行业的入口主要体现在以下几个方面：• 金融风险管理：大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型，帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更精确的风险预测和决策支持。• 量化交易：大模型
「深度」Y Combinator：垂直领域AI Agent的市场规模将是SaaS的十倍
下一个千亿美元市场，可能催生出3000亿美元独角兽。 硬·AI 作者 | 硬 AI 编辑 | 硬 AI2024年，AI Agent的风吹的猛了些。在11月12日的「百度世界2024」上，百度创始人李彦宏重点指出“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点。”大洋彼岸，YC合伙人、资深投资人Jared最新一期深度解读中掷地有声地指出，垂直领域AI Agent有望成为比Saa
“AI基建”，终于来了
当OpenAI、软银和Oracle的三位CEO站在Trump旁边，并抛出四年5000亿美金的“Stargate”项目时，“AI基建”，终于来了。这当然不是第一个关于“AI基建”的项目，但却是第一个扮演各角色的巨头共同组成的实体：软银负责资金，OpenAI负责运营；四个发起人等权益：软银、OpenAI、Oracle和MGX（阿联酋主权基金，主席是His Highness Sheikh Tahno
AI误诊，上海患者获赔127万？聊聊模型幻觉与信任危机
今年很多医院已经部署上了DeepSeek，甚至有医生真的使用它对患者进行诊断，但马上就出问题了：AI 误诊，上海患者获赔 127 万。不过，我去搜索详情的时候，却找不到细节信息了，包括使用的什么模型（R1还是V3），什么尺寸的（满血还是残血版），如何使用的（直接网页使用，还是被提示词工程包装过的）。在上述信息没有确定之前，这个标题事件是难以被论证的，并且现在其实应该有明确制度，首诊必须医生进行
我们从1200场GTC行业会议，提炼了AI+的十大技术趋势
2025年3月18日，英伟达年度技术大会（GTC）在美国圣何塞开幕，CEO黄仁勋以"AI推理时代"为核心，发布了重磅技术与合作计划，涵盖硬件架构、软件生态、量子计算、机器人技术及行业应用。与往年不同，2025 GTC英伟达转变重心，从去年的"AI训练"转向"推理与部署"的行业转型。其中特别值得关注的是主会议外的1200多场行业应用"AI小会"。研究团队尝试梳理这千场会议内容，以揭示AI行业应用
《RAG Flow搭建AI医疗助手》
在搭建AI医疗助手时，RAGFlow平台提供了一个便捷高效的方法。通过RAGFlow，你可以快速创建一个医疗问诊助手。该平台提供了智能问答系统，能提供基于证据的准确回答，非常适合构建医疗客服系统。此外，RAGFlow允许用户通过自定义模型和工作流来创建符合特定需求的AI助手。开源的RAG引擎：RAGflow 在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为各行各业不可或缺的一部分
TradExpert：基于大模型的股票交易新模式，年回报率高达49.79%
“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”人工智能与金融分析的融合，推动了金融领域的创新。传统金融模型主要依赖统计分析和时间序列预测，难以处理非结构化数据。LLMs能够解读复杂的金融数据，能更好地理解和预测市场动态。本文提出TradExpert框架，结合MoE方法，利用多个专注于不同金融数据的LLM（如新闻、
生成式AI和科技服务的未来发展规划
生成式人工智能的迅速崛起将会打破行业几十年的传统，同时也为我们开启了一个潜力巨大的新市场，带来了丰厚的利润机会。随着技术的快速发展，许多企业技术、IT或技术服务提供商（即系统集成商和托管服务提供商）之所以取得进步和创新，主要依赖于一个核心因素：企业持续寻求外部支持，以整合和监控推动业务发展的复杂多变的硬件、软件、网络和存储产品网络。如今，企业正加大在生成式人工智能（gen AI）上的技术投入，利
万字详解：深度洞察金融业细分业务场景的AI应用
引言从智能客服满意度反超人工，到信贷审批准确率突破98%，AI已渗透至风控、投顾等多个核心场景。政策驱动下，"AI+金融"进入深度融合阶段，头部银行通过大模型实现70%效率提升。随着技术从辅助工具升级为价值创造主体，金融机构正抢占智能投顾"千人千策"、卫星数据信贷评估等新高地，开启从被动响应到主造血的新范式。看市场：金融科技发展进入黄金时代，AI市场规模快速提升2024年全球人工智能在金融科技
工业企业依托AI，让海量数据从沉睡走向价值盘活
引 言 在当今这个数字编织的时代，工业企业正站在历史与未来的交汇点上，面临着前所未有的挑战与机遇。数据，这一新时代的石油，虽然在无数服务器中沉睡，却蕴藏着足以颠覆传统、开辟新径的力量。人工智能（AI），作为解锁这股力量的钥匙，正逐步渗透进工业的血脉，引领着一场从“制造”到“智制”的深刻变革。本文旨在剖析AI如何携手工业企业，共同唤醒沉睡的数据宝藏，将其转化为推动产业升级、效能飞跃的活水源头，绘