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关键词: 金融AI,AI金融,AI数据分析,AI交易,Agent

在探索人工智能领域的浪潮中，针对个人消费者C端的AI解决方案的实际落脚点，似乎依旧沿着一条较为狭窄的路径发展。

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近日有消息称，微软将在日本组建数据中心，两年内将投入29亿美金，旨在全球生成式AI发展进程中，为其提供完备的数据及设备支撑。这也是历史以来微软向日本投资的最大一笔金额。

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《DoraemonGPT: Toward Understanding Dynamic Scenes with Large Language Models》

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吴恩达认为，AI Agent将在今年推动人工智能的大规模进步

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“你只要会说话，就可以成为一名开发者！”李彦宏在第五届百度AI开发者大会自信宣告上这样说道。

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LLM已经可以理解文本和图片了，也能够根据它们的历史知识回答各种问题，但它们或许对周围世界当前发生的事情一无所知

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大模型颠覆一切，终于还是颠到了本小编头上。 还是一个一句话就被打造出来的Agent。 像这样，抛给Ta一篇文章，不到1秒，标题建议就新鲜出炉了。

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一年多来，大模型技术的进步日新月异，模型能力的上限不断抬高。但从产业变革的角度看，大模型的落地或许刚刚处于开端阶段。如何才能发挥出大模型的巨大潜力，并推动生产力更快更好地变革，仍然是一个充满探索空间的课题。

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本文来自Sangeet Paul Choudary，其以在平台经济学和网络效应方面的研究而闻名。在本文中，Choudary探讨了垂直 AI 与代理如何重塑 B2B 工作流价值链。在他看来，虽然大多数人工智能炒作都围绕水平 B2C 应用，但真正的机会在于垂直 B2B 人工智能。

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AgentLite 便是其中一个起点，专注从科学研究的角度把 Agent 以及 Multi-Agent 的开发标准统一，让学术界的奇思妙想更快迭代