AI Agent能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议,为此,模型需要访问外部工具,自主规划和执行任务。 宽泛地来说,生成式AI Agent可以被定义为一个应用程序,通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。 Agent是自治的(autonomous),只要提供了合适的目标,它们就能独立行动,无需人类干预;即使是模糊的人类指令,Agent也可以推理出它接下来应该做什么,并采取行动,最终实现其目标。
AI 大模型是人工智能预训练大模型的简称,其融合了“预训练”和“大模型”两个核心概念,开创了一种全新的智能模式。具体而言,AI 大模型通过在海量数据集上进行预训练,能够在仅使用少量数据进行微调,甚至无需微调的情况下,直接支持多种应用场景。模型通常采用多层神经网络架构,并借助高级优化算法和强大的计算资源进行训练,从而具备出色的泛化能力、通用性和实用性,广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能语音等多个领域,并在其中取得了突破性的性能提升。
本报告聚焦 AI 在投研领域的应用,全面探讨其对证券研究的变革与赋能。从 AI 集成工具和本地部署入手,以 Ollama 和火山引擎为例,介绍 DeepSeek 模型本地及云端部署方法、所需硬件和操作流程。在 AI 信息检索与知识库方面,分析主流大模型文件处理能力,阐述 Cherry Studio 本地知识库搭建及多种工具在信息检索、年报总结、新闻主体识别等场景的应用。通过对比秘塔 AI、ChatGPT、Gemini 2.0 生成英伟达投资价值报告的案例,展示 AI 深度研究功能。
Omniverse:从 3D 协同到空间智能。2019 年,英伟达推出 Omniverse 3D 实时协作平台,Omniverse 可以简化理解为 3D 软件的连接平台。前期,Omniverse 在动画、影视、游戏等创作过程中被广泛应用;随着模拟仿真能力提升,工业协作、元宇宙、人形机器人等领域在 Omniverse 实现应用。