「探究金融结构如何驱动产业结构升级？关键路径解析」
本文首先强调金融结构对产业结构升级的重要性，并回顾了金融发展理论的历史演变，从古典货币金融到现代内生金融，再到熊彼特的创新视角。作者指出，金融结构理论的发展，如格利和肖的金融多样化与融资结构划分、戈德史密斯的综合金融结构概念，都揭示了金融对经济发展的深刻影响，尤其是通过金融深化来克服制度障碍和提高资金配置效率的关键作用。总的来说，文章旨在探讨如何通过优化金融供给以适应产业结构升级的需求。
未来已来？AI引领科技革命，将如何重塑我们的世界？
文章讲述了人工智能(AI)在各领域的应用，如自动动画制作、锂离子电池技术革新和心理风险预测等，展现了AI技术对科技发展和生活影响的巨大潜力。同时，也提到了AI可能带来的挑战，如潜在的人格化问题、数据隐私侵犯以及算法偏见，这需要监管机构如欧盟和政策制定者的介入来确保公平和透明使用。白宫的AI权利法案旨在保护用户权益，通过五项原则旨在设计安全、无歧视且透明的人工智能系统。然而，理解和实施这些原则面临着技术和理解上的挑战。
AI看病新体验？支付宝上线’AI就医助理’，全程智能陪伴你的健康之路！
AI正在革新医疗行业，互联网医院已上线"AI就医助理"，利用AI技术提供陪诊服务，包括科室匹配、就医规划、报告查询等，未来将助力老年人进行长期健康管理。浙江卫健委的数字健康人"安诊儿"已广泛使用，半年内为患者节省数十万操作，通过大模型实现了"患者找服务"到"服务找患者"的服务升级。
村医新神器：AI助诊，村民看病更安心！?
四川绵阳游仙区卫生室采用AI助手进行辅助诊疗，村医宋文卓表示引入AI后村民看病用药更安心，系统能根据患者症状和健康数据提供诊断建议、个性化的健康管理方案，提高了基层医疗服务水平和准确性，减少了误诊风险。作为国家级试点区县之一，游仙区已实现该系统覆盖所有基层医疗机构，累计完成辅助诊疗超200万人次。
大模型未来已来？泰康保险AI实践与三大杀手级应用场景探索
百度主办的"百度世界金融大模型论坛"上，泰康保险集团AI研究院院长刘岩分享了推进大模型建设的经验，强调AI项目应由AI产品经理主导，结合科技和业务，目前已孵化900多个应用并确定9个重点场景，预计大模型未来将在创意、知识泛化和知识密集型领域产生杀手级应用。同时，他也指出了业务部门理解力不足、高质量数据难抽、解决方案迭代等挑战，并强调AI应推动业务逻辑变革而非锦上添花，期待与技术伙伴共同推动其产业落地。
揭秘！盈首AI引领AI金融革命，让每位投资者都能自动化交易?
国家级杂志《祖国》报道了"AI金融时代：一场创新革命"，强调了人工智能和智能控制对知识生产的需求及国家战略的重要性。2017年《新一代人工智能发展规划》发布后，中国进入了快速发展阶段，特别是在互联网金融、金融科技到AI金融的演变中，上海盈首信息科技有限公司凭借首个面向大众的AI自动炒股机器人平台推动了证券行业的智能化转型，并因此获得多项荣誉和认可，被认为是智能金融服务高质量发展的典范。
智能急救医生，如何提升医疗效率而不取代真人？
在成都举行的急诊医学大会上，一款名为“智能急救医生”的医疗大模型亮相，作为医护助手提供信息提取、预案处理等服务，通过自动化减轻医护人员重复劳动，提升效率。尽管它不需要休息且记忆力强，但与真人医生相比，在复杂医疗情况和人际交往能力上还有局限，目前主要用于应急救援领域，未来将扩展至全医疗行业，辅助而非取代医生。
终于来了！AI生成图片著作权侵权第一案宣判！（判决全文）
近日，北京互联网法院针对人工智能生成图片（AI绘画图片）著作权侵权纠纷作出一审判决，据悉该案为AI生成图片相关领域著作权第一案。 原告李某使用AI生成涉案图片后发布于小红书平台；被告系百家号博主，发布文章配图使用了原告该AI生成的图片，原告遂起诉。 北互审理认为涉案人工智能生成图片（AI绘画图片）具备“独创性”要件，体现了人的独创性智力投入，应当被认定为作品，受到著作权法保护等。 1.关于智力成果的认定：“从原告构思涉案图片起，到最终选定涉案图片止，这整个过程来看，原告进行了一定的智力投入，比如设计人物的呈现方式、选择提示词、安排提示词的顺序、设置相关的参数、选定哪个图片符合预期等等。涉案图片体现了原告的智力投入，故涉案图片具备了“智力成果”要件。” 2.关于“独创性”的认定：“原告对于人物及其呈现方式等画面元素通过提示词进行了设计，对于画面布局构图等通过参数进行了设置，体现了原告的选择和安排。另一方面，原告通过输入提示词、设置相关参数，获得了第一张图片后，其继续增加提示词、修改参数，不断调整修正，最终获得了涉案图片，这一调整修正过程亦体现了原告的审美选择和个性判断……涉案图片并非“机械性智力成果”。在无相反证据的情况下，可以认定涉案图片由原告独立完成，体现出了原告的个性化表达。综上，涉案图片具备“独创性”要件。 3.关于作品的认定：“人们利用人工智能模型生成图片时……本质上仍然是人利用工具进行创作， 即整个创作过程中进行智力投入的是人而非人工智能模型。鼓励创作，被公认为著作权制度的核心目的……人工智能生成图片，只要能体现出人的独创性智力投入，就应当被认定为作品，受到著作权法保护。” 4.关于美术作品的认定：“涉案图片是以线条、色彩构成的有审美意义的平面造型艺术作品，属于美术作品。同时，涉案图片在可以归属到具体作品类型时，没有适用“其他作品条款”保护的必要性，其不属于“符合作品特征的其他智力成果”。 5.关于著作权的认定：“原告是直接根据需要对涉案人工智能模型进行相关设置，并最终选定涉案图片的人，涉案图片是基于原告的智力投入直接产生，且体现出了原告的个性化表达，故原告是涉案图片的作者，享有涉案图片的著作权。” …… 附判决书：
探索未知？科学带你一窥真相！
Title: Unraveling the Wonders of Science: Exploring Breakthroughs and ApplicationsScience, the dynamic force driving our world forward, delves into uncharted territories with relentless curiosity. This comprehensive article highlights recent scientific advancements that have shaped our understanding and transformed various sectors. From cutting-edge medical breakthroughs revolutionizing healthcare...
大模型趋势下，金融企业如何进行向量数据库的技术选型评估？
社区探讨，供大家参考： 大模型趋势下，金融企业如何进行向量数据库的技术选型评估？ 向量数据库定位为大模型落地解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，当前向量数据库市场存在不同的技术路线和诸多厂商的产品，企业面临根据自身应用场景和大模型技术栈，选择适合自身需求的向量数据库的难题。 通过本话题的探讨重点考察向量数据类型、向量检索算法、数据一致性、编程接口、多租户、数据导入导出功能，以及系统架构和技术路线。 问题来自社区会员@rechen 银行云计算架构师，以下内容来自社区同行探讨 @朱祥磊 某移动公司 系统架构师： 在大模型趋势下，金融企业进行向量数据库的技术选型评估时，需要从多个维度进行考量，具体如下： 1、 向量数据类型：一是评估数据库支持的向量数据类型（如浮点数向量、二进制向量等）是否与金融企业的数据需求相匹配。二是考虑向量维度和大小的限制，确保数据库能够处理金融领域所需的高维向量数据。 2、 向量检索算法：一是分析数据库提供的向量检索算法（如余弦相似度、欧几里得距离等）的性能和准确性。二是确保所选数据库支持高效的相似度搜索和快速的响应时间，以满足金融交易和风控等场景对实时性的要求。 3、 数据一致性：一是考察数据库在并发读写、故障恢复等情况下的数据一致性保证。二是考虑到金融对数据的一致性和完整性要求很高，需要选择具有高可靠性的数据库系统。 4、 编程接口：一是评估数据库提供的编程接口（如SQL、NoSQL、REST API等）是否易于集成到现有的金融应用系统中。二是考虑接口的兼容性、稳定性和可扩展性，以确保顺畅的系统集成和开发体验。 5、 多租户支持：一是考察数据库是否支持多租户架构，二是多租户功能可以实现数据隔离、资源分配和访问控制，从而确保不同客户之间的数据安全和隐私保护。 6、 数据导入导出功能：一是分析数据库提，二是供的数据导入导出工具是否方便高效，支持常见的文件格式（如CSV、JSON等），二是考虑数据迁移的灵活性和可扩展性，如在需要时能够轻松地将数据从一个系统迁移到另一个系统 7、 系统架构和技术路线：主要包括如是否分布式、可扩展且容错性强，以适应金融领域不断增长的数据量和业务需求，以及考虑数据库与现有技术栈（如大数据平台、机器学习框架等）的兼容性和集成能力等。 @jinhaibo 昆仑银行 技术管理： 金融企业在进行向量数据库的技术选型评估时，需要综合考虑多个方面，以确保所选的向量数据库能够满足其特定的业务需求和技术要求。以下是一些建议的评估要点： 向量数据类型和维度：评估向量数据库是否支持所需的向量数据类型和维度。 向量检索算法：考察向量数据库支持的向量检索算法，如最近邻搜索（k-NN）、余弦相似度等。确保所选的向量数据库能够提供高效且准确的检索算法。 编程接口多样性：评估向量数据库提供的编程接口支持主流接口格式。 数据库性能：评估向量数据库是否提供高效的数据处理性能，包括查询速度、响应时间、吞吐量等。 服务支持和发展趋势：考察向量数据库的活跃度、文档完善程度以及厂商的技术支持和服务质量。 综上所述，金融企业在进行向量数据库的技术选型评估时，需要综合考虑多个方面，确保所选的向量数据库能够满足其业务需求和技术要求。同时，建议企业在评估过程中与多个厂商进行沟通，获取更详细的产品信息和技术支持。 @朱向东 某银行 高级工程师： 在进行向量数据库的技术选型评估时，可以考虑以下几个方面： 1、数据需求和规模：了解企业的具体数据需求，包括数据量、数据类型、数据维度和数据更新频率等。根据数据规模，评估向量数据库的承载能力和性能要求。 2、查询和计算需求：确定企业对向量数据库的查询和计算需求，包括相似性搜索、聚类、分类等功能。评估向量数据库的查询速度、支持的计算操作和算法库。 3、可扩展性和性能：考虑企业未来的数据增长和业务需求，评估向量数据库的可扩展性和性能表现。了解数据库在增加节点或扩展硬件资源时的性能变化和成本效益。 4、数据一致性和可靠性：对于金融企业来说，数据一致性和可靠性非常重要。评估向量数据库的数据复制和备份机制，了解数据的冗余性和恢复能力。 5、安全和隐私：金融企业处理敏感的客户和交易数据，因此安全和隐私保护是至关重要的。评估向量数据库的安全特性，包括数据加密、访问控制、身份认证等功能。 6、社区支持和生态：考虑向量数据库的社区支持和生态环境。了解是否有活跃的社区和开发者支持，以及是否有丰富的文档、示例代码和工具可用。 7、成本和可行性：评估向量数据库的成本和可行性。考虑购买或部署向量数据库的成本、许可模式、技术支持等因素，并与预算和资源可用性进行匹配。 结合自身企业需求，在选型时还需要考察以下因素：...