华泰金工 | 与时偕行：AI模型如何应对数据漂移 ⭐0 👥0 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
ai+金融 ai+金融应用 ai在金融领域的应用 如何利用DeepSeek帮我做金融理财? ⭐0 👥0 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
ai医疗诊断 ai技术在医疗领域的应用 医疗ai应用 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？ ⭐0 👥0 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
ai+医疗 ai 技术在医疗领域的应用 医疗 ai 应用 【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 ⭐0 👥0 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
ai+工业 ai+工业互联网 ai+工业机器人 AI Agent应用 | AI+制造业赋能沙龙学习心得1 ⭐0 👥0 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
AI了！这场培训太实用 ⭐0 👥0 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
【实用帖】金融从业人员如何高效使用DeepSeek来武装自己（这篇一定会大大提高你的工作效率） ⭐0 👥0 DeepSeek最近实在太火，每家金融企业都说自己已经布局本地化部署，其实本地化部署也不复杂，可以参考之前这篇文章《老码头聊Deepseek（一） 如何本地部署Deepseek？》。但是对于金融从业人员来说，其实公司的AI本地化部署意义不大，而且有很多信息需要联网更新使用。大家其实更关注的是，如何将自己电脑里积灰的私有文件以及历史保存的帖子素材，用AI来进行分析服务，来提高自身的学习工作效率。
ai+saas ai saas是什么意思 ai saas产品 对话Deepseek（8）AI编程会让标品SaaS走向何方？ ⭐0 👥0 那我就有个疑问了 —— 本身就喜欢定制化的中国企业，拿到AI编程这个利器，是否会不再需要标准SaaS产品？中国SaaS将走向何方？由此我再次展开与Deepseek的对话。一、聊到最后的结论我用人类自己的语言描述吧——只堆砌功能的SaaS产品会像恐龙一样灭绝，SaaS公司需要比AI更懂业务、比客户更懂如何构建自生长的、活的数字工具SaaS公司的资产不仅是代码，更是数据（DS讲的是——垂直场景的“
摩根大通CEO戴蒙：落地450个AI应用靠什么？ ⭐0 👥0 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
培训后的随笔感想：AI，从陌生到熟悉的旅程 ⭐0 👥0 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：“
