TempusAI医疗巨擘上市，AI医疗引领未来医疗革命？首日飙涨15%！
Tempus AI是一家医疗诊断公司，利用AI分析医疗数据，推动个性化智能诊断，并在新冠疫情期间推出家庭检测试剂盒。尽管2023年收入5.318亿美元但净亏损2.141亿美元，首日上市股价涨15%，市值达66.5亿，表明市场对其技术前景认可。公司首席执行官 Eric Lefkofsky因妻子的病创立公司，专注于肿瘤治疗，计划通过提高经营效率改善财务状况。
荷花翻倍速成记？揭秘半池盛放只需15天的奇迹！
这篇文章探讨了荷花按每日翻倍数量增长的问题。若需要30天来覆盖整个池塘，那么理论上半池塘在第15天时就已经翻倍，因此只需要再用15天就可以开满半个池塘。
AI失业潮来袭，哪些行业将首当其冲？金融，下一个被颠覆的领域吗？
GPT引发的人工智能浪潮对全球多行业产生影响，尤其是白领和游戏行业的画师设计师面临严重裁员。报告预测美国3亿人可能因AI工作受影响，金融领域暴露率最高，成为下一个被大规模替代的行业。科技巨头们积极布局，IBM和Meta等企业已采取措施应对这一趋势。ChatGPT和Midjourney的成功引发了对其他垂直领域的冲击，如2b金融服务和文化创意产业。这场“思维革命”将AI推向全球80亿人的智脑角色，尽管面临挑战，但也带来了生产力的大幅提升和行业重构的机会。
金融界呼唤:BloombergGPT——打破通用束缚，专为金融定制的大模型来了!
BloombergGPT是彭博社和约翰霍普金斯大学合作开发的针对金融领域的大型语言模型，经过评估，它在金融任务上表现出色，超越现有通用LLM，且不牺牲其通用性能。通过利用彭博四十多年积累的大量金融数据，BloombergGPT通过混合训练实现了500亿参数的大规模生成，旨在全方位支持金融领域的NLP任务，尤其在情绪分析和命名实体识别等金融特定任务上表现优异。
当GPT遇上金融业，几分梦幻几分实？
前言 周末去听了一场由上海资产管理协会主办的与GPT大语言模型有关的论坛，有10位嘉宾发表了主旨演讲，加上2场圆桌会议，无茶歇不间断持续了近6个小时，无论从举办会议的及时性还是规模都可见金融行业对新技术的跟踪是多么紧密。 嘉宾覆盖了与这一领域有关的学界、产业界（包括提供服务的厂商和接受服务的资管行业公司），可以说打通了这一技术落地的链条——从学界的理论研究到业界乙方的转化，再到业界甲方的使用。这一下午我收获颇丰，以我有限的认知，看到的各种报道和分析大部分或是基于GPT本身、或是To C，精确而具体地聊To B的不多。 我在总结成文这篇文章的时候，不禁感叹这场论坛的信息量之大，所以我自发地将该活动的回顾推文放在文末的阅读原文里。 为了行文的精简，下文所提到的GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练模型）、LLM（Large Language Model，大语言模型）、大模型这些词都是指大语言模型这项技术，以及这项底层技术带来的AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）能力，这些概念之间的辨析对本文并不重要。 1 应用场景 1. 资产管理 标的信披材料（募集说明书、定期公告等）的解析，解析出关键要素，以及发现要素之间的关联关系。 研报的自动生成，研报的抽取和脱水。 量化投资里因子自动生成、挖掘。对于结构化数据产生的因子，量化领域可能已经挖得差不多了，在非结构化数据领域，LLM的多模态能力和生成代码的能力，也许可以自动将非结构化数据转化为因子的编程代码。 2. 客户服务 正如GPT最出名的产品ChatGPT是聊天机器人，客服领域是这个技术最显而易见的应用。无论是面对客户的智能客服，还是资管领域的智能投顾服务。 3. 营销 营销文案的自动生成，例如招行信用卡已经借助ChatGPT生成了一篇营销公众号。 数字人，这些虚拟形象会更像一个真正的人。 4. 运营 合同、保函、募集说明书等各种文本的审核、查错，抽取其中条款，与法条进行对比。 智能质检、合规拦截，例如检查与客户的对话中是否有违规的内容。 自然语言下的自动化。金融业一个特点是很多业务需要专业人员操作专业系统来完成，在LLM的能力下，非专业人员使用自然语言通过AI转化为专业系统的操作指令，再通过RPA（机器人流程自动化，见此系列文章）实现操作将成为可能。 多模态的能力也可能打通各种非结构化的材料，使完全的线上化和数字化成为可能。 5. 风控 舆情分析，因为LLM的文本解析能力，对新闻资讯的分析也会更深入，能更好的发现信息。 风控报告，提取企业基本信息和资讯信息里的要素，借助知识图谱发现关联关系，然后自动生成报告。 6. 研发 自动写代码，ChatGPT的一个重头戏就在于此。代码能自动写了，围绕着开发的一些事情也能自动完成了。 7. 办公 机器翻译，事实已经表明GPT带来的翻译能力是任何一个翻译工具都无法媲美的。 会议纪要转化，视频会议的内容转成文字同时提炼出重点。 辅助形成企业知识库，因为企业里有大量沉睡且散落于各处的资料，不但不知道放在某个阴暗角落，也不知道里面的有些内容是什么意思，在全量获取公司的资料后借助LLM的处理能力，可以对这些内容产生理解。 搜索问答，不仅是对公用信息的问答，还可以是对企业自身知识库的问答。 2 面对的挑战 不同于To C，To B通常更务实，会思考落地的挑战是什么。嘉宾们提出了一些挑战，可谓是有切肤之痛，很好地起到了打破幻想的作用。 1. 关于SaaS、数据安全、隐私保护...
人工智能引领金融革命？大模型如何驱动数字金融新生产力?
这篇3月29日在厦门举办的论坛聚焦于人工智能与金融数字化转型，探讨了人工智能在数字金融中的应用场景，以及通过认知大模型提升金融生产力的前景。科大讯飞金融科技BU总经理姚佶超分享了金融机构对大模型的三大需求（降本增效、服务升级和业务创新）及其在数字金融中的应用潜力，并强调实现自主可控发展需关注数据、算力、算法和应用这四大要素。论坛提供了一个交流与洞见金融数智化人才培养的平台，但提醒投资者须谨慎决策，市场有风险。
培训贷危机？毕业生该如何防范那些‘教育陷阱’？”
"法律难题求助神器'嘟嘟'上线，专为婚姻家事、物权纠纷、劳动用工等提供AI解答，尤其针对毕业生遭遇的培训贷问题，揭示其诈骗本质并提醒理性消费。政府还需强化监管以保护年轻人就业权益。"
揭秘！健康管理新趋势：未病先防，数据智能引领未来大健康
本文探讨了在经济发展和公众健康需求增长的大背景下，健康管理行业的重要性日益凸显。作者付海天和樊晓芳提出，健康管理是多学科融合的过程，包括生理、精神、营养和个人化管理四大领域，旨在预防疾病，服务全面。2019年中国大健康产业规模已超8万亿，健康管理服务市场预计2020年将超过3000亿。文中强调数据智能技术在健康管理中的应用优势，如实时采集多维数据、智能分析预测和个性化计划制定，以提升效率和个体依从性。
金融科技巨头来袭？度小满轩辕如何引领金融行业的未来变革？
度小满轩辕作为金融行业的领先AI模型，通过大数据和人工智能技术，深化服务模式变革，提升风险管理效能，并推动个性化产品创新。其成功源于度小满金融团队的技术积累和实战经验，未来将继续为行业注入活力，促进金融科技与金融服务的融合。在享受科技便利的同时，我们也应关注数据安全和隐私保护，以理性应对市场变化。
🔥青岛GPT研讨会热辣开讲，20家名企共探AI量时代新可能？🚀Openview引领未来，Pangu
金海晏阔系列研讨会第九期在青岛成功召开，主题聚焦于AI与GPT技术的创新应用。活动汇聚了多家机构代表，共同探讨AI如何融入企业治理、量化投资及文化遗产保护等多领域。Openview集团旗下的PanguAI平台因其在AI解决方案上的突出表现，吸引了金融机构代表的兴趣，展现了技术对未来金融行业的深远影响。研讨会加强了各方沟通与合作，预示着青岛乃至整个地区迈向AI赋能传统金融的新格局。