AI了！这场培训太实用
2025年2月26日，由合肥市发改委主办、科大硅谷公司承办的“AI大模型实操培训公开课”在合肥市政府会议中心举行，活动吸引了近200名党政干部与科创企业代表参与。此次培训不仅以实用性课程提升干部AI素养，更成为科大硅谷助力片区企业链接场景资源的创新试验，为“科创+政务”深度融合写下生动注脚。01从理论到场景，锻造AI时代“硬本领”本次公开课邀请科大硅谷片区企业元娲智能总经理朱旭琪做AI大模型实
AI Agent应用 | AI+制造业赋能沙龙学习心得1
第一篇学习主讲嘉宾智谱AI智能制造行业总部总经理何国帅的《AI驱动制造业智能化趋势和实践》。重点关注AI全球发展趋势和制造业企业智能化实践；也十分关注智谱模型矩阵对制造业的赋能，因为时间关系等以后深入了解和学习再作补充；01—AI全球发展进程和趋势AI发展进程部分网上有很多资料，就不再复述，重点关注嘉宾对AI全球发展趋势的理解；一、大模型的商业范式：工作方式变革->组织模式变革->用户体验变革
【深度解析】和王小川深聊10小时，我想理解他为什么ALL IN医疗大模型
到目前为止，百川智能是所有大模型企业中，唯一对外高调表达要all in 医疗的。这种明确的表态，让百川智能备受关注的同时，也背负了很多的质疑。百川智能和王小川近日再次成为媒体关注的焦点，主要关注点是百川智能的组织调整，以及大部分人对于百川为什么收缩金融业务而all in医疗表示出极大的不解。在过去的一年中，我跟王小川有超过10个小时的深度交流（第一次见面深聊连续进行了5个小时）。 在不断的沟通
2025年关于医疗+AI的最新思考（6）对医生最最重要的那件事，已经发生了？
今天在视频号看到【协和烟雨医生】展示的一个病例，两位医生对病例诊断过程进行了详细讲解，可以肯定的是：这是一例典型的疑难病例、罕见病例、跨学科诊断病例。看完这个病例，我分别用DeepSeek、百川智能、Kimi、通义、ChatGPT、Gemini这6个有思维链推理能力的AI工具以短视频提供的有限信息按步骤输入，其中5个模型在化验单信息步骤均得出了和医生一样的诊断结果，所有6个模型均在第四张图
如何利用DeepSeek帮我做金融理财?
概述AI 大模型火了几年了，不知不觉中，已经普及到千家万户中，常见的应用场景有：内容创作：比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。聊天机器人：比如客服答疑，比如英语口语陪练。逻辑推理：比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。大部分的交互方式，都是通过自然语言和大模型进行对话，由人主动发起，如下：也有许多的业务场景，不是由人主动发起的，通过定时任务在后台不
华泰金工 | 与时偕行：AI模型如何应对数据漂移
金融数据分布在时序上的非平稳性对AI量化模型是关键性挑战，有效应对数据漂移或可提升AI模型的表现。本研究针对AI时序预测模型应对数据漂移的方法进行调研和综述，总结出近年来应对数据漂移的三个主要视角：数据分布、模型结构、训练模式。本研究对市场特征门控模块、注意力特征提取模块在不同特征集上进行多项对比实验，实验结果表明市场特征门控机制、特征提取模型结构等改进均有效。最后基于改进因子尝试进行因子合成
2025年关于医疗+AI的最新思考（1）
1、医疗+AI最近很火，二级市场主题的力量很大。但这不是第一次，从2014年开始的互联网医疗+AI（当时叫“大数据”），2017年的AI+影像诊断，2021年的数字疗法+AI，到现在大语言模型驱动的医疗AI，这至少是第四次AI医疗故事。第四次的主要不同是大语言模型。2、AI+医疗健康的全景，其实主要包括【价值链】和【临床链】两部分，前者是围绕药企的研发、临床试验、准入上市、市场/销售的价值链展
2025年关于医疗+AI的最新思考（2）：商业模式全盘点
1、关于医疗+AI的一些关键问题和框架，在上一篇2025年关于医疗+AI的最新思考（1）已经做了清晰阐述，很多朋友反馈希望多分析【商业模式】，所以有了这篇分析。2、关于医疗+AI的商业模式，我不再采用【2字头】的框架来进行商业模式分类，因为这有些抽象（2C、2B（药企）、2H（医院）、2G、2I（保险）），而且本质上没有直接回答最关键的问题：创造了什么价值，为什么能收到钱。
不能落地的AI，还不如吹牛
我住杭州嘛，从年前开始，整个城市似乎人人都开始在AI里冲浪了。浪到什么程度？出门散个步，总能见到大爷发语音问AI这个景点的典故。下楼倒个垃圾，都有邻居大姨在捡我瓶子的同时，说自己外甥明年高考，去哪个学校学AI比较好。我自己一身花里胡哨的小毛病，医院也跑的也勤，浙江省卫健委和蚂蚁集团合作出了一个叫安诊儿的APP，我对这个东西都产生了沉迷。它能帮忙挂号就不说了，去医院它都能给我导航到医院的某一楼层
2025年关于医疗+AI的最新思考（4）：确定性的机会
医疗+AI的应用场景不缺乏想象力，各种场景在10年前互联网医疗时代已经进行过一轮海阔天空的尝试。 医疗+AI当前最缺少的是具备商业模式的“确定性机会。通常我们会先联想到【临床端】的严肃医疗应用场景，和【消费端】2C的应用场景，但这些场景目前都在探索，存在较大的不确定性。 临床端最大的问题是：1，诊疗风险与责任界定；2，获益方付费意愿缺失（医生和患者可能获益，但缺少支付可能）。 消费端2C的主要