知识图谱技术突破 - AutoSchemaKG框架实现无需预定义模式的完全自主知识图谱构建 利用大型语言模型直接从文本提取知识三元组并动态归纳模式 显著提升可扩展性和领域适应性[1][7] - 实验证实该系统模式归纳与人类设计模式达到95%语义对齐 已构建ATLAS知识图谱系列包含超9亿节点和59亿边[2][17] - 创新性采用概念化方法 将实体/事件泛化为语义类别 建立跨领域语义桥梁 支持零样本推理并减少知识稀疏性[7][8] 技术实现路径 - 采用三阶段流水线提取实体-实体 实体-事件 事件-事件关系 支持多种大型语言模型并优化GPU加速[9] - 模式归纳阶段通过LLM生成抽象概念短语 整合邻近节点上下文信息增强语义理解 实现自动化类型泛化[11][12] - 计算资源消耗巨大 构建最大规模ATLAS-CC图谱需52,300GPU小时 处理9.373亿节点和59.6亿边[19][20] 性能验证 - 三元组提取质量优异 在ATLAS-Wiki上实体-实体关系F1达94.09% 事件-事件关系F1达96.01%[21][22] - 事件建模效果显著 多项选择题测试中事件级三元组准确率超95% 比实体级保留更丰富信息[23][24] - 多跳问答任务表现突出 与HippoRAG2集成后性能比传统检索方法高12-18% 在MuSiQue数据集EM达31.8%[28][29] 应用优势 - 领域适应性强 ATLAS-Wiki在宗教/哲学领域优势明显 ATLAS-Pes2o在医学/社会科学表现更佳[35] - 法律领域性能提升显著 比无检索基线高4个百分点 远超Freebase等传统知识图谱方法[32][35] - 学术资源转化高效 ATLAS-Pes2o基于Semantic Scholar摘要构建 在技术类任务中验证学术知识迁移价值[17][18]

研究与投资方法论 - 时间管理是研究工作的核心资产，应聚焦大问题、大方向、大概率事件，把握产业与企业宏观趋势[3] - 研究需在正确路径上持续积累，建立科学方法论并优化思维框架，避免在错误方向消耗精力[4] - 分析框架应包含四个维度：宏观逻辑（社会思潮/政经关系）、产业逻辑（核心驱动因素）、业务逻辑（战略布局）、财务逻辑（经营验证）[5][6] - 把握产业本质需识别三类特征：经济学属性（如水电行业类似杠杆利率产品）、核心驱动要素（如消费品的产品力）、关键拐点变化（如TMT流量红利结束）[7][8] - 企业评估三维模型：时间维度（商业模式持久性）、空间维度（规模经济边界）、人的维度（企业家精神与治理结构）[9][10][11] 行业分析框架 消费品行业 - 人口红利消失导致大单品增长时代终结，结构升级与品类创新成为主要机会[12] - 消费者主导权增强，厂商需建立高效互动机制，利用IT技术实现精准营销与供应链优化[12] - 品牌价值分化加剧，优质产品力更易获得市场份额，渠道价值被压缩[13] 服务业 - 体验消费占比提升符合人均GDP增长规律，服务与产品融合趋势显著[14] - 关键指标包括：付费用户数、续单率/流失率、ARPU值、客户推荐率(NPS)[15] - 传统服务业呈线性增长，互联网服务业呈现指数级增长与赢者通吃特征[17] 制造业 - 中国制造业仍具全球竞争力，工程师红利与本土市场优势支撑升级[18] - 技术变革推动非标品规模化（如定制家具），突破"规模是敌人"的传统限制[19] - 评估重点：产能扩张的边际利润率、长期竞争力（核心技术/品牌溢价）[19] TMT行业 - 技术进步导致行业集中度加速提升，技术路径选择错误成本极高[21] - 财务特征非线性：研发型企业体现为"人员费用→收入→利润"滞后链条[22] - 当前处于技术曲线转换期，需关注AI/AR/VR等下一代终端形态创新[21] 研究流程与能力建设 - 研究三环节：归纳（信息结构化）、演绎（假设构建）、实证（验证假设）[24][25] - 优秀研究员三大特质：求知欲（无压力驱动力）、诚实（纠错能力）、独立（原创思维）[26][27][28][29][30] - 能力培养需1万小时专业训练，资深者需保持"经验清零"心态应对技术变革[31] - 日常工作建议：建立专家智慧圈（每个领域3名专家）、广泛跨学科阅读、构建个性化研究体系[33][34][35][36] - 文档管理采用结构化EXCEL底稿，持续沉淀研究数据便于复盘[37] 时间分配与机会把握 - 70-80%精力投入重要问题，用排除法筛选标的（如长期趋势向下/团队无变革的行业）[39][40] - 深度研究5家公司的价值远高于泛泛研究20家公司，确定性比覆盖率更重要[41][42] - 机会选择标准：代表社会经济发展方向的关键变化，不追求全覆盖但避免重大遗漏[43] - 估值判断应基于长期自由现金流贴现，而非静态PE/PB指标[45] - 新机会发掘源于持续产业交流与前瞻性阅读，非被动等待[46][47]