算法技术突破 - 大模型算法核心跃迁从被动处理任务转向主动进化策略 金融行业作为数据密集型和计算密集型场景迎来深度变革机遇[1] - OpenAI GPT-强化长文本因果推理能力 支持10万token以上上下文 突破金融机构对超长篇幅风控/投研文档处理瓶颈[1] - Google Gemini升级多模态动态交互算法 实现文本-图表-数据实时联动 高盛用其构建动态利率走势模型[1] - AlphaEvolve通过生成式策略优化(GSO)实现模型自动迭代 国内百度文心4.5和X系列模型、DeepSeekV\R等采用多模态+长思维链推理+智能工具调用架构[1] 业务融合与模型适配 - 核心业务与AI融合深度成为金融机构核心竞争力 大模型在员工场景(知识问答/报告撰写/资料汇总)优势明显[2] - 面向客户业务场景(信贷/风控/营销)和实时场景(反欺诈/秒级授信)存在准确率低和延迟反馈问题[2] - 专精模型结合金融合规规则库与动态风险因子库 通过领域数据定制实现深度场景适配[2] - 通用大模型在金融领域存在意图理解不准确/专业知识覆盖不足/幻觉率高等短板 未达生产级要求[2] 开发工具与平台演进 - 大模型工具链从技术导向转向业务导向 通过低代码/无代码平台让金融机构快速构建业务智能体[3] - 智能体在投研/投顾/信贷决策/风险管理等核心场景持续创造价值 开发平台支持MCP/AA及SFT工具链[3] - 2025年通用模型+专精模型协同管理成为主流 工具平台降低AI使用门槛 让业务人员用AI解决问题[3] 数据与知识体系构建 - 数据飞轮将零散数据转化为可复用结构化知识 形成业务-数据-模型闭环 适配高合规/高精准/高动态要求[4] - 金融机构对数据按敏感度分级构建可信环境 通过跨模态数据整合实现内外部协同 打破数据壁垒[4] - 构建高质量向量知识库和高价值知识工程 缓解高价值数据稀疏现状 促进模型多维度系统性升级[4] 算力架构演进 - 大模型向万亿级参数演进 训练算力呈指数级增长 异构计算集群和多芯混合训练兼顾高性能与低成本[4][5] - 百亿参数模型场景单机单卡可完成推理与微调 更高算力密度机器在训练微调与复杂推理中具效率优势[5] - 千亿/万亿参数场景采用DP+EP分离的大集群部署方案 通过数据拆分与专家层分工解耦提升算力利用效率[5]

AI在游戏行业的应用 - AI在游戏行业的应用越来越多 算力管理是游戏创新的必要保障 [1] - 数字人克隆技术能够在游戏运营方面提升玩家体验 例如在不同场景下与用户互动 [1] 百度AI解决方案 - 面向整个游戏行业提供AI解决方案 在稳定性和容错方面提供保障 [1] - 全栈编程智能体ZULU能够提升游戏研发效率 具备多工具集成调用 多模态高效交互 多IDE完美适配 代码效果实时预览等特性 [1]