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    《正义执行》评测：替赋有情感的人工智能AI 打一场维护人权的官司
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    《正义执行》评测：替赋有情感的人工智能AI 打一场维护人权的官司

    作者：白菜Lame 《正义执行Justice.exe》是一款设定于人工智能遍地的反乌托邦的模拟法庭文字游戏，你需要替那些赋有情感的机器人去打一场关于人权和公民权利的官司，你该如何替机器人讨回公道，全靠你在庭审上的发言以及选择。 （此文为白菜Lame原创，其他平台为同ID，未经授权禁止随处摘篇与转载。） 前言 提起律师及法庭上的推理题材游戏，相信各位第一时间想到的就是著名的《逆转裁判》系列作品，一位身穿蓝衣服，顶着刺猬头的男人，在法庭上拍着桌子用食指指着对面检察官大喊異議あり(异议)已经深入刻进了玩家的DNA里。逆转系列的成功影响了不少玩家萌生起想要成为一名律师的意愿，同时也让更多玩家对律师题材的相关作品感到浓厚的兴趣。 不过可惜的是，如果你让我安利一部涉及律师题材以及为庭为主的游戏，那么我也就只能够想到《逆转裁判》系列，其他压根想不出还有什么其他能够代表律师题材的出色游戏作品，因为市面上其实关于律师庭审题材的游戏是少之又少，并不常见。所以当一位游戏制作人想要制作一款律师题材的游戏作品时，你得尝试寻找一个独特的主题突破点，在世界观设定上就要做到与众不同，完全新颖，以及还要如何正确营造法庭上的神圣感与严肃感，这必然是一个难题。 那么这时候，就有这样一款让人耳目一新的律师及法庭题材的游戏横空出世，它的设定上非常新颖，在身处反乌托邦的23世纪世界观里，你身为一名新手律师，所要做的工作就是帮人工智能AI辩护打官司，并且则全程采用线上庭审的方式来进行。采取了跟《逆转裁判》不一样的西方英美式的对抗式庭审诉讼，你的主要反驳目标不仅仅是敌方的原告辩护律师，同时你还要更加关注的是在法庭上的陪审团们，而玩家需要就是在发言过程中还要试探各位陪审团的倾向，以便于定下最后的判决结果。 所以当你通关《逆转裁判》系列时，你想要在不同的游戏里再次过一把律师瘾，那么这款为机器人打官司的律师庭审剧情游戏《正义执行Justice.exe》相信会非常符合你的口味。在Justice.exe中，道德是游戏中最主要的核心，你该如何为自己的委托人打赢这场官司，一切全看你的口才，用最公正的方式，去影响陪审团们的道德倾向，以便于改变这场庭审局面。 为有感情的机器人讨回公道
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    生成式AI在医疗领域的应用研讨会成功举办
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    生成式AI在医疗领域的应用研讨会成功举办

    　　中国食品药品网讯  生成式AI在医疗健康领域的应用日益广泛，如何获得高质量的数据成为推动生成式AI大模型发展的瓶颈。“要想快速将生成式AI大模型应用于临床实践，研究者在从公开领域获得数据的同时，还需要进一步同医院和工业界建立紧密合作，以进一步扩大数据来源。” 6月27日，上海科技大学生物医学工程学院创始院长沈定刚在生成式AI在医疗领域的应用研讨会上如是强调。 图为生成式AI在医疗领域的应用研讨会线下会场（徐行摄） 　　随着AI技术的发展，生成式AI以更加革新的技术和场景化应用，为医疗发展注入了新的动能。东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人介绍，生成式AI在医疗健康领域的应用场景涵盖多个方面，如通过分析海量医疗数据生成疾病预测模型，提高预防和治疗效果；基于患者的基因信息、生活习惯等数据，生成超个性化诊疗方案；助力药物研发和生产，提高新药研发速度和成功率。 　　但寻求快速推进生成式AI大模型在医疗健康领域的深入应用，数据资源必不可少。 　　上海交通大学副教授谢伟迪指出，生成式AI大模型的训练需要大规模数据“投喂”。同时，医药领域的高度专业性和复杂性，也对用于训练模型的先验知识提出了极高要求。 　　据介绍，当前用于生成式AI大模型训练的数据资源主要来源于公开数据及私域。但当前医药健康领域的公开数据相对较少。从私域获取数据成为训练生成式AI大模型的关键。 　　“医院内部拥有丰富、高质量、多样化的医疗数据，这些源自私域领域的数据资源能为构建和验证有效的生成式AI大模型提供坚实支撑。”沈定刚认为，同时，与医院开展合作也能帮助模型研究者更为深入地了解临床医学中的难点、痛点及实际需求，确保模型的研究成果切实转化为临床实践中的有效解决方案。 　　沈定刚进一步指出，在这一过程中，工业界的资源也同样重要。只有多方协作，才能有更多高质量的生成式AI大模型落地。 　　据悉，本次研讨会由中国生物医学工程学会医学人工智能分会主办，采用线上、线下相结合的方式，吸引了约2400人参会。 　　中国科学技术大学生物医学工程学院执行院长周少华在会上围绕生成式人工智能在医学影像的探索，介绍了一种将结合生成式AI和判别式AI相结合的应用方法，采用因果建模的方式，对医学影像、患者信息等多模态临床数据进行整合和分析，从而为临床诊断和决策提供支持。 　　其他与会嘉宾结合自身研究进展，对多模态医疗影像基础模型，人体运动-神经系统的动力学建模、学习与控制，多模态生物医药大模型等话题进行分享。（刘鹤） 《中国医药报》社版权所有，未经许可不得转载使用。 (责任编辑：常靖婕) 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
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    从尼山到世界｜汉伊理：人类情感与AI情感“和而不同”
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    从尼山到世界｜汉伊理：人类情感与AI情感“和而不同”

    经济观察网 记者 王惠在全球化浪潮中，尼山论坛是不同文明对话交流、思想观点竞相迸发的重要平台。 历届尼山论坛议题涉及国家治理、伦理道德、生态文明等一系列热点，通过对话减少冲突，增大世界和平保险系数。第十届尼山世界文明论坛议题为“传统文明和现代文明”，并首次纳入“人工智能（AI）与人类文明”这一议题，探索如何在人工智能快速发展的时代中，以儒家思想资源参与社会秩序与人类文明的重建。 针对人工智能与人类文明，本次论坛上，经济观察网专访了中山大学哲学系研究员、暨南大学文学院中文系博士后、莫斯科人文大学文学系副教授汉伊理（Ilya Kanaev）。汉伊理是俄罗斯籍学者，他的研究方向为认识论、认知科学、人类学。由于他本身对中国文化和中国文明非常感兴趣，已在中国工作10年有余。 这是汉伊理第五次参加尼山论坛，本次发表的课题是“人工智能与人类文明：意识出现的前景”。他认为，人类与人工智能的最本质的区别是自我意识，人类智能决定了人工智能的发展方向，政府要加强对新一代人工智能技术的监管，以达到“良术善用”的目标。 同时，汉伊理表示，通过这次论坛，世界各国友人可以对中国文明的开放性、人工智能的发展前景、全球团结协作进行更深入地研究，契合了“人类命运共同体”的理念。 人类智能决定了人工智能的发展方向 经济观察网：在自主意识方面，人类与人工智能有何不同？ 汉伊理：自主意识是人类与人工智能的本质区别。人类的思考依靠大脑强大的神经网络系统来实现，是一个高度并行与复杂的生物计算系统。自由意志是人类特有的思考方式，它的存在使人类在众多选择中进行自我决定，而这种决定过程并不仅仅是算法或程序化的结果。 人工智能的思考完全依赖于其被输入的数据与设定的算法，无法脱离数据与算法进行自由广泛的思考。目前来看，人工智能还没有自主意识，无法实现像人类思维那样自由灵活与创造力强的思考效果。 经济观察网：人工智能会成为人类文明发展的“同行者”，还是给人类带来降维打击的“反叛者”？ 汉伊理：在孔子提出的伦理原则中，“忠”处于重要位置，人工智能忠诚于人类，这是其不断发展过程中应该遵循的最基本的原则。 从人类进化史来看，人之所以为人，是因为人学会了制造和使用劳动工具，所以创造是人类本质的最高表现。人类通过不断的技术创造赋予了人工智能更高能级的发展，人工智能机器人也会代替人类做更复杂、更危险的事情，甚至可能比人类做得更高效、更标准，也会助力人类社会经济与文明向前发展。 在这个过程中，人类要不断改变其社会文明来适应人工智能的快速发展，比如说改变社会结构、教育方式、安排劳动的方式等。 人工智能的发展促进了人类社会的进步，提高了人类的生产效率和生活质量。与此同时，人类智能也决定了人工智能的发展方向，推动着人工智能技术朝着更加人性化和智能化的方向发展。 人类情感与人工智能情感“和而不同” 经济观察网：人工智能的快速发展，不仅让人类与人工智能的深度交流成为可能，甚至不少年轻人与人工智能谈起了“恋爱”，即AI伴侣。这是否意味着人工智能真正拥有了人类感情？ 汉伊理：AI伴侣是指通过智能技术模拟人类情感和互动的虚拟伴侣，他们可以陪伴人类，和人类进行交流，并提供情感支持。AI伴侣的兴起跟人类社会文明发展息息相关，例如越来越多的人选择推迟或不愿结婚、真正能够沟通的对象较少、现代生活节奏较快导致的孤独感加重等。 人类情感是极其复杂的，涉及生理、认知、意志多方面，同时又深深扎根于社会文化之中。人的思维、言语、意志和行为都会受到情感的影响和驱动，人类情感是人之所以为人的重要特征之一。 现阶段，人类的多样性、创造力和情感复杂性是人工智能无法模拟和超越的。AI伴侣目前来看还没有自我意识，他们依靠先进自然语言处理算法来模仿人类行为，通过模式识别和统计分析来响应人类的情绪线索。 可以说，他们的“情商”都是由人类的技术决定的，并不是源自内心的真实感受。因此，人工智能缺乏自我意识和情感体验，与真正的人类情感之间存在着本质的区别，并不能真正理解人类情感的内涵。 经济观察网:AI伴侣的出现，是否会改变人类传统文明发展衍化而来的恋爱观、婚姻观？ 汉伊理：目前，人工智能只是一段程序，人工智能与人类的情感关系还处于初级阶段。人类与人工智能“恋爱”可能带来情感上的虚幻体验，但缺乏真实的心理和生理接触，无法替代真正的爱情。 未来，人类与人工智能“恋爱”的走向还未可知，AI伴侣可能会不断重塑人类社会的情感生活，使其出现更加多元化的情感世界。但在任何情况下，人类都应该保持警惕态度，并尽快建立与AI伴侣及人工智能机器人相处的“说明书”，即设定清晰的规则，规定人类该怎样与其相处，以及相处的“禁区”。以此确保人工智能的发展不会损害人类的基本价值观和伦理道德，并在技术进步与人类文明之间寻找平衡点。 科技向善 加强监管 经济观察网：当前，人类该怎样处理好与人工智能机器人之间的关系？ 汉伊理：人类应该保持其特质和情感，用同情心、创造力和情感表达能力，与人工智能机器人建立更加亲密和有意义的关系；尊重机器人的存在、学会与机器人合作、重视机器人的安全和隐私等；与机器人共存共荣，让机器人成为我们生活的伙伴和助手，而不是替代品。 或许未来有一天，人类真的能跟机器人有机结合在一起，就像哆啦A梦那样的有情感又聪明可爱的机器人，能够真正成为人类的家人。 经济观察网：现在很多人还在吃狗肉，对此也有很多争论，中国还没有设立《动物保护法》。万一日后人类伤害了机器人，会设立《机器人保护法》吗？ 汉伊理：人类养小狗当宠物是人类的自我意识决定的，养的过程中也要承担应有的责任。同样来说，如果未来人工智能机器人进入到家家户户也是人类的意识决定的，也应该承担相应的责任。 从考古上看，小狗陪伴人类走过了近万年。而中国有着近千年的传统，不同地区风俗习惯不同，因此，某些地区至今还保留着吃狗肉的文化传统，这超出了用道德来评判的范围。在保护动物的具体法律规定中，中国有很多地域需要考虑，这可能是中国没有设立《动物保护法》的其中一个原因。 但相同的情况不太可能发生在人工智能机器人身上，不同于吃狗肉有千年的文化传统，人工智能机器人是新兴行业，他们比宠物更聪明，发展速度也更快。所以，随着人类智能赋予人工智能的快速发展，人类也能在道德和法律范围内更快地形成《机器人保护法》。 经济观察网：政府如何监督新一代人工智能技术，以达到“良术善用”的目标？ 汉伊理：以ChatGPT（基于生成预训练转化器的聊天机器人，全称是Chat Generative Pre-trained Transformer）为代表的新一代人工智能技术崛起，必然要求政府部门的监管跟进。 针对人工智能快速发展可能引发的风险，中国已经建立起包括伦理、法律、标准等在内的多元应对机制。但已存在的机制里，伦理规范相对薄弱、模糊，且法律位阶相对较低。 目前关于人工智能所有的监管干预措施都是由政府和监管机构实施的，中国亟需制定相关法规，解决人工智能机器人及更高级别的人工智能在伦理道德、生成的数据滥用等方面的问题，加强伦理规范与法律、标准等方面的衔接，在技术进步与人类文明之间找到平衡。同时，世界各国应该携手与共，加快进行人工智能安全治理。
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    度小满CTO许冬亮：致力技术成果开放共享 降低金融大模型应用门槛
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    度小满CTO许冬亮：致力技术成果开放共享 降低金融大模型应用门槛

    来源：咸宁新闻网时间：2024-04-07 13:46当下，大模型技术已应用到金融各大场景，解决了金融行业的系列痛点。在大模型技术领域，度小满早有布局。《2024年金融业生成式人工智能应用报告》发布会上，度小满CTO许冬亮表示，度小满在金融大模型上积极探索，始终致力于技术成果的开放共享，希望通过全尺寸轩辕大模型的持续开源，降低金融大模型的应用门槛。 大模型将演进为超级智能体，重构企业业务流程 “短期看，大模型是数智化的延伸，为企业降低成本提升效率；长期看，大模型将演进为超级智能体，重构企业业务流程”，1月24日，在清华大学经济管理学院、度小满、《麻省理工科技评论》中国等共同举办的《2024年金融业生成式人工智能应用报告》发布会上，度小满CTO许冬亮表示。 他认为2024年将会是生成式人工智能应用涌现的一年，大量提升生产力的应用即将出现。在B端场景，生成式人工智能将把数智化带到新的高度，大幅提升数据创造价值的效率。在C端场景，大模型已经在从大语言模型向多模态大模型、Agent智能体、甚至具身智能方向进化，这些新能力的注入，会极大提升AI的人类交互能力和任务处理能力。 度小满CTO许冬亮 度小满在金融大模型上积极探索，开源大模型“轩辕” 以下是演讲全文： 刚刚过去的2023年无疑是生成式人工智能的元年。ChatGPT的智能涌现，让生成式AI获得前所未有的关注，大型科技公司、各类创业公司和科研机构迅速入场，投入了海量资源，推动了大模型能力和应用的快速演进。 基础模型层面，根据GitHub的统计数据，到23年底国内已经发布的大语言模型接近300个，文心一言、智谱GLM等为代表的通用基础模型，以GPT-4为目标持续迭代，追赶速度远超预期，多项能力已经接近甚至超越GPT-4；但受限于行业数据壁垒，通用模型还是难以胜任许多行业垂直场景，这就为垂直领域模型的出现和发展带来了机遇。 场景应用层面，企业和个人开发者广泛尝试了大模型在各领域的应用。首先是大模型原生应用，比如ChatGPT、文心一言、Midjourney等，这些应用最大化发挥了大模型的技术特性，为用户带来耳目一新的使用体验。其次是集成型的大模型应用，典型案例比如百度AI搜索等C端应用和Office copilot、Adobe firefly等B端应用。B端大模型应用已经成为了企业数智化的一部分，增强了企业应用本身的能力。 过去一年，度小满在金融大模型上积极探索。在23年5月我们开源了国内首个千亿参数金融大模型“轩辕”，9月份又开源了轩辕70B金融大模型，在多个权威榜单上名列开源第1，金融能力更是突出，高分通过了注册会计师考试(CPA)等金融领域十大类权威考试，在一些专业金融问题上甚至超越GPT-4。就在本月，我们又开源了更小参数版本的轩辕13B，聚焦更小参数下更强的场景应用性。度小满始终致力于技术成果的开放共享，希望通过全尺寸轩辕大模型的持续开源，降低金融大模型的应用门槛。 大模型在金融行业的应用需要业界群策群力。《2024年金融业生成式AI应用报告》中分享了生成式AI在金融行业应用的实践。未来，度小满将发挥行业引领作用，积极破解技术难题，以创新技术重塑金融行业发展格局。
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    AI大模型专题报告：落地条件初具，搜索与情感陪伴赛道崛起
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    AI大模型专题报告：落地条件初具，搜索与情感陪伴赛道崛起

    　　（报告出品方/作者：国泰君安证券，陈筱、杨昊） 　　1. 投资分析 　　持续看好国产大模型落地趋势中的应用场景投资机会。进入 2024 年， 海外有 GPT-4o 将产品性价比大幅提升，Llama、Gemini 等优质开源模型 也为全球大模型发展提供了重要推动，国内方面大模型厂商迎头赶上， 成本端的降低和体验的提升已经开始，AI 落地场景有望逐步丰富化。后 续可期待 GPT-4o 大幅提升语音交互效果，以及 AI 视频领域 sora 及国内 优质视频 AI 大模型的上线。 　　2. 政策端：进展迅速，近 150 个大模型通过报备 　　自 2023 年 8 月 31 日首批大模型（生成式人工智能服务模型）报备以来， 截至 2024 年 5 月 22 日各地报备大模型至少 147 个，根据时间间隔来看 可以划分为 6 个批次（与上次发布间隔超过...
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    郑戈：大型语言模型与法律职业的未来
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    郑戈：大型语言模型与法律职业的未来

    法律是一种语言的艺术。大模型在自然语言处理方面取得的重大突破，会对法律职业产生怎样的冲击？上海交通大学凯原法学院教授、上海交通大学中国法与社会研究院企划委员会主任、研究员，上海交通大学涉及人的科学研究伦理委员会委员郑戈，在法理学、宪法学以及数字科技与法律交叉学科领域建树颇丰，曾连续三年被世界人工智能大会评定为智慧法治学术影响力排名前10的学者。 在2023年4月15日举办的“数法融生 智领未来——第七届新兴法律服务业高峰论坛”上，郑戈教授畅谈了大型语言模型的特点、对法律行业的“重塑效应”，提出了法律人应对技术深度变革的方略。 郑戈 上海交通大学凯原法学院教授、上海交通大学中国法与社会研究院企划委员会主任、研究员，上海交通大学涉及人的科学研究伦理委员会委员 郑戈：大型语言模型与法律职业的未来1065 播放 · 0 赞同视频​ 今天我想与大家分享的是ChatGPT以及我国的一些大型数字企业所开发的多模态模型，如百度的“文心一言”等，此类大模型，会对法律职业产生什么冲击？ 大家都知道，法律是一种语言的艺术，语言在法律当中发挥着非常重要的作用。而大模型在自然语言处理方面取得了非常重大的突破，因此，人们预计，大模型的出现会对所有使用语言、文字、图像、音频、视频等等内容生成的职业产生非常大的冲击。 下面，我将从“大模型时代到来”“法律回应”“重塑法律”“近未来展望”四个方面来简单阐述。 1. 大模型时代到来 首先，什么是大模型？我们先从ChatGPT来看。ChatGPT是一种自然语言处理的机器学习模型，毫无疑问，它是一种人工智能，是一种机器学习。它使用第三代生成性预训练变换模型（GPT-3）来生成类似人类撰写的文本，从简单的聊天对话到编写软件代码、生成文案和论文。ChatGPT采用基于人类反馈的强化学习（RLHF）优化了在与真人对话时充分考虑上下文和语境的能力，在很多时候可以以假乱真，让使用者觉得是在跟真人对话。由于其性能远超过去的所有聊天软件和语音助手，所以自2022年11月公测之后，引发了全球的广泛关注，已经成为一种现象级的应用。 随后发布的GPT-4更是新增了图像、音视频生成功能，成为多模态大模型。目前，各大数字科技公司都在开发自己的大模型，已经发布的包括百度的“文心一言”，阿里的“通义千问”，微软的新“必应”，商汤的“日日新”等等，人工智能进入了大模型时代。 大型语言模型有一些基本的特点：首先，大型语言模型都是代码层的基石性模型（fo
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    近万亿赛道股莫名拉升，金融GPT来了
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    近万亿赛道股莫名拉升，金融GPT来了

    3月最后一个交易日收盘了，这月你赚钱了吗？ 今天市场上看点还是蛮多的。人工智能板块昨天集体调整，今天下午拉升了；预告亏损扩大的猪周期，也突然拉升起来；中药股震荡走强，CRO概念却陷入调整，实控人拟减持的康龙化成，突然盘中暴跌18%。 01 亏损扩大，近万亿赛道猪肉股却拉升 3月31日，猪肉股飘红。巨星农牧涨近9%，新五丰涨近7%，正邦科技、天邦食品、新希望、牧原股份等猪肉股跟涨。 两只猪肉股昨晚突然修正2022年的业绩预告，此前已经预告过亏损，如今又说亏损要扩大了。然而这不但未导致股价下跌，反而出现了上涨，也带动近万亿市值的猪肉股大涨。 昨日晚间，猪企新五丰、新希望双双大幅下修业绩预告。新五丰预计，2022年净利润亏损6000万元-8000万元，此前预计为800万元200万元。 昨日已经涨停过的新五丰，今天开盘后不仅没有下跌，反而是开盘后快速拉升涨停，上午大涨8.84%。 新希望原预计2022年净利润介乎-4.1亿元至-6.1亿元，此次修正为-13.5亿元至-15.5亿元，亏损额扩大近10亿元。新五丰原预计2022年净利润800万元到1200万元，修正后净利润由盈转亏，亏损6000万元至8000万元。两公司都表示，修正原因是今年一季度生猪价格下跌，导致生物资产（生猪和种猪）计提减值加大。 不过仔细看公告，两家公司的减值，同时提到了一个原因，那就是Q1猪瘟的严重！这是否意味着，很多人心心念念的，猪周期拐点反而要来了？ 天风农业团队指出，多家数据库显示，2月产能去化是显著的，2月产能去化包括猪病被动去化及猪价下降自主淘汰去化。往后看，今年二育节奏整体提前，对下半年猪价期待较高。 最近三周，新五丰股价就大涨了40%。期间多次涨停，龙虎榜来看买入资金 正是以机构为主。目前多数机构对今年猪价走势预测比去年乐观，认为目前板块处于低位，或是布局好时机。有分析表示一方面是已经跌了很多估值较低，另外猪价下跌后已经逐步企稳。有机构押注行业困境反转。 02 GPT4下的两大杀手级应用！涉及炒股和直播 人工智能概念股午后再度走高，创业板捷成股份拉升封板，昆仑万维“20cm”涨停，同花顺拉升涨超17%，云从科技、科大讯飞大涨。 多个利好消息公布。ChatGPT引爆的AI热潮也“烧到了”金融圈，彭博社重磅发布为金融界打造的大型语言模型（LLM）——BloombergGPT。 报告显示，该模型依托彭博社的大量金融数据源，构建了一个3630亿个标签的数据集，支持金融行业内的各类任务。该模型在金融任务上的表现远超过现有模型，且在通用场景上的表现与现有模型也能一较高下。 腾讯也有新动作！3月30日，在2023新榜大会上，腾讯正式发布了全新的AI智能创作助手“腾讯智影“智影数字人”是腾讯智影最核心的功能用户只需要输入文本或音频内容，几分钟内即可生成数字人播报视频。价格亲民操作便捷，让所有人都能实现数字人自由。腾讯智影还接入了数字人直播，智影数字人可以直接替代真人，实现7*24小时不间断开播。 03 日本拟限制23项半导体设备出口，涉及六大类 今日早盘A股半导体板块震荡回升，寒武纪、华海清科、芯源微、安路科技等纷纷走高。 就在十点半左右，根据券商中国报道，彭博社突然传出利空消息，日本将对芯片制造设备出口实施新的限制。据报道，将扩大对23类尖端芯片制造技术的出口限制。 据路透社报道，日本贸易和工业部长在一份新闻稿中表示，将对用于芯片制造的六类设备实施出口管制，包括清洁、沉积、光刻和蚀刻等。它没有将中国指定为这些措施的目标，称设备制造商将需要为所有地区寻求出口许可。 在车用芯片短缺、晶圆制造材料需求旺盛的背景下，半导体材料和车用芯片的国产化需求愈加强烈。 今天市场，还有个大消息。特朗普又将创造美国历史！ 美国纽约曼哈顿大陪审团30日投票决定，起诉特朗普。特朗普将成为第一位面临刑事指控的美国前总统。 多家美国媒体报道，当地时间30日，美国纽约曼哈顿大陪审团通过表决就“封口费”一案起诉美国前总统特朗普，这也让特朗普成为美国历史上第一位面临刑事检控的前总统。美联社引述消息人士称，特朗普可能会在下个星期向当局自首。对此，特朗普30日在其自创的社交平台“真实社交”发出声明，称这是“历史上最高级别的政治迫害和选举干预行为”。 04 实控人出手减持，600亿白马盘中暴跌18% 600多亿市值的医药CXO大白马股康龙化成，却突然暴跌。公告表示，公司实控人和控股股东拟减持。 上午，康龙化成A股一度跌超18%，收跌14.16%，H股收跌17%。暴跌之后，公司市值降低近500亿元。 一天之内，A股CXO龙头康龙化成发布了两则主要股东减持计划的预披露公告，宣告重要股东将计划减持不超9647万股股份，合计占公司总股本的8.1%。 根据公告显示：合计持有康龙化成21.27%股份的实际控制人及其一致行动人也计划减持。减持时间为4月28日至9月28日，计划减持不超过2500万股，占公司总股本的2.1%。 此外，持有康龙化成15%股份的股东信中康成计划、以及持有康龙化成2.6%股份的股东信中龙成计划，合计将计划减持康龙化成7147万股，占公司总股本的6%。 康龙化成在公告中表示，合伙企业的合伙人均为在公司首次公开发行股票并在创业板上市前入职的、持股年限大于7年的、长期为公司发展做出贡献的老员工，本次减持主要为落实对上述老员工的股权激励，满足员工自身资金需求，以充分调动其积极性和创造性，有效提升核心团队凝聚力和企业核心竞争力。 与重要股东计划大比例减持一起发布的，还有康龙化成的2022年报。 去年康龙化成实现营业收入102.66亿元，同比增长37.92%；归属于上市公司股东的净利润13.75亿元，同比下降17.24%。 收入增长明显，主要是2022年，康龙化成引入了约800家新客户。其客户结构中，约90%的收入来自包括全球前20大制药企业在内的重复客户，其中来自已上市的生物医药企业的收入占公司营业收入的35.98%。
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    金融圈的GPT来了
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    金融圈的GPT来了

    来源：白话华尔街 1. BloombergGPT的核心突破在于构建超3,000亿词例的金融训练数据集 2. BloombergGPT的开发对于所有垂直领域都有重要意义 1268字，阅读时长：3分钟 近日，由ChatGPT引发的生成式AI热潮也蔓延到了金融行业。3月30日，全球商业、金融信息和财经资讯领域的供应商彭博（Bloomberg）发布了一篇关于BloombergGPT发开情况的研究论文，详细介绍了这一专注于金融领域的大规模生成式人工智能模型。 和OpenAI的ChatGPT将从根本上颠覆书面交流一样，BloombergGPT也将彻底改变金融行业。 “核心突破在于构建了超3,000亿词例的金融训练数据集” 根据Bloomberg的公告，BloombergGPT大语言模型（LLM）专门针对各类金融数据进行训练，从而全方位地支持金融领域的各种自然语言处理（NLP）任务。这些任务可能包括但不限于快速地分析财务数据、协助进行风险评估，以及自动执行会计和审计任务等。 该模型将帮助彭博改进现有的金融NLP任务，如市场情绪分析、实名实体识别、新闻分类和问题回答等。除此之外，BloombergGPT还可以调动彭博终端（Bloomberg Terminal）上的海量数据，将人工智能的全部潜力应用到金融领域。 BloombergGPT基于彭博研究人员开创的混合训练法，通过将金融数据与通用数据集结合起来训练模型，既可以在金融基准上取得最佳结果，同时也可以在通用LLM基准上保持足够的竞争力。 坐拥彭博在数据创建、收集和整理方面的资源，BloombergGPT是迄今为止规模最大的专业领域数据集之一。 在过去的40多年里，彭博积累了充斥大量金融用语的文档，其开发团队从这个由大量英文金融文档组成的数据库中提取并创建了一个包含3,630亿词例（token）的金融数据集。该数据集又与另外一个包含3,450亿词例的公共数据集叠加，形成一个包含超7,000亿词例的大型训练语料库。 彭博的研究团队利用该语料库的一部分内容训练了纯解码器（decoder-only）因果语言模型，包含500亿个参数，并对训练出的模型进行了基准测试。 金融领域的NLP任务采用了彭博的自有基准，各类通用NLP任务则采用了市面上流行的基准，如BIG-bench Hard、 Knowledge Assessments、Reading Comprehension以及Linguistic Tasks。 测试结果显示，BloombergGPT在金融任务上的表现远超类似规模的开发模型，而在一般NLP基准上的表现也达到甚至超过了平均水平。 BloombergGPT在金融NLP和一般NLP任务中的表现 图：Bloomberg “所有垂直领域都将受益” 彭博在公告中表示，基于LLM的人工智能在许多领域都已经展示出了应用潜力，然而金融领域的复杂性和独特的术语意味着需要有一个专攻金融专业的模型。BloombergGPT的推出意味着，金融行业在基于LLM的人工智能开发和应用方面已经迈出了第一步。 彭博首席技术官Shawn Edwards表示，小样本学习、文本生成和对话系统等，都是生成式LLM模型如此迷人的原因，而首个专注于金融领域的LLM模型将具有巨大价值。BloombergGPT能帮助人们处理许多新型的应用，不仅比定制化模型的表现好，而且即开即用，能够大大缩短上线时间。 关于BloombergGPT的发布，彭博研究团队在论文中表示，虽然业内无法对未公开的模型进行全面评估，但发布模型很可能会导致不良用途。特别是像BloombergGPT这样的接受了大量新闻稿、媒体报道和其他文件训练的模型，发布以后将面临很高的被模仿滥用的风险，而且很容易受到数据泄漏攻击。出于这些原因，彭博研究团队宁可谨慎行事，并遵循其他一些LLM开发人员的做法，不发布BloombergGPT。 尽管如此，彭博在训练和评估BloombergGPT方面的见解和经验将有助于加深人们对LLM模型的理解，对那些希望构建某一领域特定模型的从业者起到借鉴作用。 参考资料 1.Bloomberg, IntroducingBloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model,purpose-built from scratch for finance 2.Bloomberg, BloombergGPT:...
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    “AI 医疗”走进日常，一批顶级三甲医院的看病流程有变
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    “AI 医疗”走进日常，一批顶级三甲医院的看病流程有变

    相信不少患者有体验：到医院看病仍然是一件非常麻烦的事。 过去十年里，互联网技术已经极大改善了医疗就诊流程，如很多医院现在支持网上查检验结果、挂号、缴费等等。 2023年，AI技术突飞猛进，国内大模型如雨后春笋，医疗能否和AI结合，创造更便捷的诊疗环境？已经有医院迈出了第一步。 “AI陪诊” 患者看得见、用的上 65岁李先生因眼疾第一次去上海市第一人民医院看病。他来到医院大厅，一脸茫然，经接诊人员提示，打开手机支付宝向AI陪诊师“公济小壹”提问后，收到相关就诊建议和挂号服务推送。 在顺利完成挂号后，李先生继续向“公济小壹”询问当前候诊信息，便收到了语音和文字提示：“当前您需要就诊，前面排队4人，当前叫号66号，地址位于7号楼1楼B区眼科检查一区……”李先生在点击“院内导航”的连接后，通过手机摄像头沿着实景AR的导航路线前往诊室。 这里的“公济小壹”，正是几天前上海市第一人民医院宣布通过支付宝“AI就医助理”解决方案推出的“AI陪诊师”。 从诊前预约挂号、在线取号，到诊中院内导航、排队叫号、扫码支付，再到诊后的报告查询、用药提示，“AI陪诊师”能够实现医疗服务的“一站式”串联，为患者提供“虚拟陪诊、现实感知”的就医体验。 运用同样方案推出的AI陪诊师还有浙江省卫健委的“安诊儿”，她“上岗”的时间则更久，上线以来，“安诊儿”已服务了1000多家医疗机构，月服务量超60万人次。 现如今，医疗领域AI技术的应用层出不穷，早已不再只是简单地替代或优化单环节的工作。卫健、医院们所追求的，是把AI从一个遥不可及的概念，落地成患者看得着，用得上的地方。或许这其中真正的“飞入寻常百姓家”，正在从帮患者重塑就医体验开始。 AI催生电子病历，提高效率、快速定位书写错误 AI大模型不仅能改善患者的就医体验，还能提升医疗行业的经营效率。 中国的医疗现状是患者多、医生少，患者诊疗效率低。根据OECD的数据显示，截至2019年，中国每千人医生数为2.2，远低于欧美发达国家。 同时，医生资源相对不足导致中国医生高负荷工作，中国医师协会数据，早在2018年中国医生平均每周工作时间就超过了51小时，多于国家法定工作时间40小时。 以上海市一医院为例，眼科是上海市第一人民医院的优势学科，每天都有大量患者前来就诊、接受日间手术，医生要在繁忙的门诊工作同时，处理患者手术后繁琐的病例书写工作。 应用AI技术后，这些病例的书写也变得更为简单。 上海市第一人民医院引入蚂蚁百灵大模型，通过关键信息的给定、语音输入等多种形式辅助医生书写电子病历。 上海市一医生使用大模型生成电子病历 以白内障治疗为例，目前医院抽取了1万份历史病历，将其输入到大语言模型中进行微调。在这一过程中，开发部门设计了相应的提示词，训练模型学习如何撰写病史。 这套方案的应用，将原本需要5到10分钟的工作缩减到了15至20秒，显著节省了医生 “敲键盘”的时间。下一步，院方会精进病历质控，帮助医生快速定位病历书写错误，不断提高病历生成的准确率。 多款数智化方案发布，AI大模型已进入百姓生活 2023年被很多人称为“医疗大模型的元年”，国内外均有大量厂家将大语言模型应用于医疗健康领域。据统计，截至2023年10月，中国累计公开的大模型数量已经达到238个，垂直类大模型达到103个。 正在举办的2024世界人工智能大会上，支付宝发布了多模态医疗大模型，以及配套的医疗可信一体机、大模型可信云等多款数智化解决方案。 目前，该多模态医疗大模型不仅提供智能问答、病历结构化和检索、辅助诊断，还可识别解读药品及上百种复杂的医学报告，进行毛发健康检测等，这些都能嵌入医院等机构医疗环节全流程，创新医疗服务的同时，也助力提升机构运营效率。 医疗行业有特殊性，非常依赖于过往的治疗经验。协和等知名医院保存着上百年的病历，至今仍有不少医生要去翻查几十年前的资料。随着医疗数据量的井喷式增长，临床传授、资料查询等传统的知识积累手段局限性越来越大，因此在医疗领域，大模型有着得天独厚的应用场景。 而AI要在严肃医疗领域大规模深度应用，不仅对数据、算法、算力提出了更高要求，也对可靠、安全、隐私提出更多挑战。 据范骏翔向健识局透露，上海市第一人民医院之所以选择和支付宝这样的平台合作，就是看中平台能够做本地化部署，轻量化操作，解决了医疗最关注的安全性和技术成本的问题。 以百灵医疗可信一体机为例，核心解决医院面临的算力不足痛点，可实现开箱即用，训推一体，支持国产算力，软硬件协同优化加速。医疗大模型可信云方案，通过公有云与专有云部署密态推理，聚焦解决数据隐私安全和商业机密保护问题。 同时，支付宝还宣布与人民卫生出版社、北京大学医学部、浙江省卫生健康委等20家机构，联合发起业内首个AI医疗共建计划，共同探索AI数智技术底座与创新应用服务，接下来可能还会有更多像“安诊儿”“公济小壹”这样的AI智能体涌现出来。 当全社会的目光聚焦关注顶尖技术逐步迭代之时，或许会在不知不觉中发现，AI大模型已经植入生活、融入日常，砥砺前行的国产自研人工智能技术已经加速深入寻常百姓家。 撰稿｜雷公 编辑｜江芸 贾亭 运营 | 廿十三 插图｜受访者供图 声明：健识局原创内容，未经许可请勿转载
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    金融领域GPT革命开启！龙头股年内翻倍，这些上市公司布局相关业务
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    金融领域GPT革命开启！龙头股年内翻倍，这些上市公司布局相关业务

    　　财联社4月8日讯（编辑 宣林）金融大模型近期进展不断。日前，彭博社开发了拥有500亿参数的语言模型——BloombergGPT，其依托彭博社的大量金融数据源，构建了迄今为止最大的特定领域数据集，训练了专门用于金融领域的LLM，在金融任务上的表现远超过现有模型。此前，中国工商银行在业界率先研制投产了自主可控的人工智能金融行业通用模型，已取得良好的应用效果。 　　垂直应用领域是AI的一条主线，开源证券分析师陈宝健在4月3日的研报中表示，金融行业拥有大量C端用户，积累了海量数据（维权），应用场景丰富，有望成为AI大模型率先落地的垂直领域之一。天风证券缪欣君认为BloombergGPT在部分金融场景表现出强于通用大模型的能力，标志着金融领域的GPT革命或刚刚开始。 　　二级市场方面，AI+金融龙头股同花顺年内股价累计最大涨幅达158%。 　　据财联社不完全梳理，近2个月以来，东方国信、银之杰、重庆百货、汉王科技、恒生电子、云从科技等在互动易上回复有金融大模型相关业务布局。 　　头豹研究院指出，AI在金融领域可赋能营销、资管、风控三大领域，面向金融消费者、金融机构和金融监管机构，改善金融市场信息对称性并提升金融交易的效率和安全性。 　　应用层方面，智能营销、智能风控、智能客服均已在银行、保险、券商三大金融细分行业中落地，智能投研和智能投顾主要应用于银行和券商，智能理赔则应用于保险。智能客服包含智能语音、智能外呼、智能质检、在线客服等模块，在行业中的应用最为广泛。近年来，各大金融机构对智能外呼、智能质检场景的需求尤为迫切，两者皆可有效降低企业人力和运营成本。 　　技术层方面，安全认证和客户身份识别涉及的计算机视觉、智能语音技术应用程度较高。除此之外，机器学习可以为银行实现精细化客户管理，同时赋能精准营销和职能风控；RPA（机器人流程自动化）技术可为保险公司负责大量且重复的后台流程，降低保险人力成本，提高客户满意度；知识图谱在证券业可为券商文本分析、舆情监控、知识发现、模式挖掘和推理决策提供坚实的技术底座。 　　金融AI在银行领域的应用最为成熟且广泛，银行智能营销解决方案供应商主要包括阿里云、百度智能云、第四范式、中电金信、明略科技、索信达、云从科技、追一科技等。智能风控解决方案提供商包括天云大数据、邦盛科技、惠安金科等。智能客服解决方案提供商包括科大讯飞、天润融通、竹间智能、第四范式、追一科技、容联七陌、思必驰、网易七鱼、沃丰科技。 　　天风证券缪欣君在4月2日的研报中表示，在GPT的赋能之下，金融数据产品有望更加体系化，交互方式有望更加多元化，例如对券商研报进行元素提取、对机构调研信息进行整合，协助投研人员搜集资料数据等，减少了大量繁琐的案头工作。而国内相关企业在数据上有大量的积累，部分企业已经在金融大模型上有所布局，未来有望自研金融大模型。 　　如同花顺重点打造的i问财是在财经领域落地的有代表性的自然语言、语音对话交互问答系统，i问财有望借助GPT升级服务模式，在信息汇集、交互问答等方面跨越，进一步发展为智能投顾平台；东方财富构建一站式互联网财富管理生态圈，GPT或催生全新的智能投顾产品；万得、恒生聚源等专注金融与产业数据资讯服务提供，GPT或变革产品输出形态。金融领域GPT标的还有长亮科技、顶点软件等。 炒股开户享福利，送投顾服务60天体验权，一对一指导服务！ 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP
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