AI Agent革命：SaaS沉沦，RaaS崛起？
引言随着生成式AI和智能体（AI Agent）技术的突破，企业软件服务模式正迎来革命性转变——从传统的SaaS（Software as a Service，软件即服务）走向RaaS（Result as a Service，结果即服务）范式。这一转变意味着企业不再仅仅购买软件工具，而是直接购买业务成果。对于CIO和软件厂商决策者而言，这场由AI Agent驱动的范式变革既预示着传统SaaS帝
AIGC技术实战 | AI智能问答与财富管理业务结合实践探索
引言随着我国居民财富的快速增长，证券行业的财富管理业务迎来了一个蓬勃发展的新时代。然而，机遇与挑战并存，用户量的急剧增加、琳琅满目的各类金融产品，还有繁琐复杂的业务流程以及分散独立的系统，给奋战在一线的财富业务展业人员带来了诸多新的挑战。此时AIGC技术的引入和应用，无疑为财富管理业务的发展提供了新的动能。AIGC技术通过其生成式人工智能的能力，可以对大量数据进行分析，并生成个性化的文本、音频、
AI战略丨大模型时代，基金投顾AI应用探索
#导读 随着大模型能力和安全能力逐渐完善，大模型在金融领域的应用也会涉及越来越多、越来越核心的场景。金融业是数字化、智能化的先行者，也是大模型技术落地的绝佳领域。相关研究数据显示，目前国内参数在10亿规模以上的金融大模型约有18个，从厂商到金融服务平台，都在积极探索将不同业务与大模型结合，进行智能化改造。但激动人心的局面之下，现实仍面临技术范式的突破如何真正转化为场景价值的共性难题，而金
AI赋能教育：深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计
随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型的崛起，教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化，大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中，我们将基于一张完整的应用设计架构图，从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据，全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破，真正实现“AI赋能教育，重塑未来”。一、应用场景：从传统教育
“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
传统企业在 DeepSeek 认知与应用方面剖析
周末老杨与几个公司的老板喝茶，聊到AI话题时画风突变——“上次培训老师讲了一堆模型原理，员工差点听睡着...”“员工倒是学会了用AI写诗，但报表还是得加班做！”“培训的钱花了，效果呢？没看到”各位老板的苦老杨都懂，当前市面上的AI培训确实尴尬：要么太虚（讲概念），要么太飘（秀技术），员工听完只会觉得“DeepSeek除了会写文档，跟我工作还有啥关系？”不得不承认DeepSeek的风很猛烈，已经
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
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、
培训后的随笔感想：AI，从陌生到熟悉的旅程
昨天，我在四川达州为一家国有平台公司（个人公众号就不说名字了）做了一场关于 AI 的培训。说是培训，其实更像是一群对新技术既好奇又有点懵的人坐在一起聊天的感觉。会场里来了 100 多人，有领导，有部门负责人，还有忙着写材料的文秘工作者，个个热情高涨，笔记本摊了一桌子，手机拍个不停，生怕错过什么细节。我本来有点紧张，结果投影仪偏偏跟我作对，老是黑屏，折腾了好几下才勉强正常。我忍不住自嘲了一句：“
摩根大通CEO戴蒙：落地450个AI应用靠什么？
当下人工智能成为众多企业关注与探索的焦点。摩根大通作为全球金融行业的巨头，在人工智能领域的实践成果颇多，其经验为众多企业提供了极具价值的参考。AI在逐步融入各行业的过程中，需要着重考量哪些方面带来的影响？企业在保障数据安全与合规使用上，应坚持怎样的标准？在金融行业的信用卡、交易等业务场景中，AI通过怎样的机制发挥作用来提升业务效能？本文将分享摩根大通CEO戴蒙的独特见解，深入探索摩根大通在AI