人工智能：AI大模型在银行领域的应用 ⭐0 👥0 1、 大模型在银行业的综述作为⼈⼯智能运⽤的领先⾏业，银⾏业⾼度重视⼤模型技术的兴起，结合实际需求先⾏先试，积极挖掘新技术在⾦融业务中的应⽤场景，加速推动企业数字化转型和提升市场竞争能⼒。在另⼀⽅⾯，以⼤模型为代表的新⼀代⼈⼯智能技术对于当前⼈⼯智能全技术栈带来⾰新式的影响，在基础设施、数据准备、算法调优、安全可信等⽅⾯均提出了新的挑战，需要商业银⾏持续探索和优化建设路径，形成
“AI医师”来了：能帮医生患者不少忙 ⭐0 👥0 日前，一场备受关注的医疗大模型评测活动落下帷幕。参与评测的是“小荷AI医生”、二级及以上公立医院医生（职称在主治以上），以及互联网医院医生。问诊对象是30位真实世界患者。担任现场评委的是多位三甲医院主任医师和卫生管理、技术、伦理、法律等方面专家，围绕症状问询、诊断治疗、人文关怀等维度进行评分。评测结果显示，AI医生的表现不亚于人类医生，在一些特定科室基本达到三级公立医院主治医师的水平，带来较好
AI+金融：AI知识检索Hebbia ⭐0 👥0 Hebbia是一家专注于利用生成式人工智能（AGI）技术进行文档搜索和信息提取的初创公司，致力于通过AI技术释放非结构化数据的价值。1. 核心业务Hebbia的核心业务是通过其AI驱动的平台，帮助用户快速搜索、分析和提取大量非结构化数据（如PDF、PPT、电子表格、音频转录等）中的关键信息。其目标是将非结构化数据转化为结构化数据，便于后续分析和决策。2. 主要产品Hebbia的主要产品是Mat
“AI基建”，终于来了 ⭐0 👥0 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
为什么AI正让垂直SaaS的机会扩大10倍？ ⭐0 👥0 「随机小分队」引言随着 AI 技术的成熟，垂直领域 SaaS 正在迎来前所未有的增长机遇。如何抓住 AI 驱动的行业变革，成为这一波浪潮中的赢家，是每个从业者都在思考的问题。这篇文章深入分析了 AI 如何推动垂直领域 SaaS 的崛起，从通用 SaaS 的局限性到垂直化的技术优势，再到多个成功案例的解读，全面展示了行业变革的逻辑与潜力。同时，文章还揭示了 AI 在优化用户体验、降低开发成本和重
AI+互联网医疗落地，京东健康即将走进春天？ ⭐0 👥0 尽管还是寒冬腊月，京东健康却把互联网医疗领域搅得一片火热。一天之内，在同一地点，京东健康连开两场大会，上午是“2025京东健康年度医生盛典”，下午是“2025京东健康数智医疗大会”。这两场活动，面对的是完全不同的群体，上午面对的是医生，展示的主要是赋能医生的成绩；下面则全是中国医院的管理者们，他们在探讨互联网医疗发展的未来，也在期待一个叫“京东卓医”的产品体系的发布。如果问这两场活动有什么关系，
「AI+企业服务」市场很快会迎来爆发 ⭐0 👥0 前段时间在做IP定位的时候，他们说让我找对标，我发现有时候follow一个传统的流程的时候，很难推进下去，原因就是卡在了找对标账号上。因为当你想要探索的领域相对比较新的时候，对标确实很难找，或者说找不到我觉得非常好、非常符合预期的。后来我把这件事分解了，我勉强算是找到了两个对标，一个是用来对标内容，一个是用来对标业务。此刻模块化思维又发挥了作用，但是有待尝试和验证，这块关于做定位的方法下回来分
解锁 LangGraph和OpenAI，打造金融分析智能体 ⭐0 👥0 AI 赋能股票分析在股票交易中，投资者要依靠各种工具和方法来做出明智决策。其中一种方法是基本面分析，它通过评估公司财务与股票表现提供操作建议。随着AI和机器学习的发展，股票分析如今在很大程度上可以实现自动化。本文介绍如何用 LangChain、LangGraph 和 Yahoo Finance 构建股票绩效分析智能体，利用实时数据和关键指标分析。这个教程能帮你创建自己的智能体，下面就开始吧！金融
AI+中医，药典和药方的春天 ⭐0 👥0 我们踏入的不是一个简单的时代，而是一个未知的时代。这不仅仅是对我们今天生活的描述，它同样适用于医疗领域，尤其是中医。今天的中医，正站在一个十字路口，面临着技术与传统的碰撞、传承与创新的纠结。而在这场变革中，人工智能，作为一种强大的工具，正在为古老的中医药带来新的春天。1. 从“千年药方”到“数据药典”中医的魅力在于其历史悠久和博大精深，但这也意味着它的知识和智慧相对散落，深藏于各类经典文献中。纵
智能金融文档处理：如何用Agentic工作流程重塑决策未来？ ⭐0 👥0 金融文档如 SEC 10-K 报告通常复杂且繁琐，但通过合适的工作流，整个过程可以得到改造。我开发了一种集成 Phidata、n8n 和 Qdrant 的简化解决方案，以自动化金融文档分析。该工作流无缝处理报告，提取精确且结构化的见解，并将其存储在 Qdrant 中，这是一种强大的向量数据库，能够实现高级搜索和检索功能。结果是处理金融数据的方式更加快速、高效，使决策者能够获取和利用这些数据。通过
