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摘要： OpenBB推出的开源工具集Open Data Platform (ODP)为金融与AI领域提供高效数据整合方案，支持多场景应用（如Python环境、AI代理等）。通过简单安装（pip install openbb）和代码调用，用户可快速获取并处理数据（如股价）。ODP与OpenBB Workspace无缝集成，支持可视化与AI代理协同分析。安装指南涵盖Python包和CLI工具，并对比了
本文基于三大权威平台数据，盘点2025年AI大模型格局。谷歌Gemini 3在文本对话和多模态领域登顶，OpenAI GPT-5表现不及预期，Anthropic Claude Opus 4.5在代码和智能体任务上称王。国产大模型表现亮眼，在多个领域进入全球前列，尤其在智能体能力方面与顶尖差距缩小。文章为2026年不同场景的模型选择提供了参考指南。
摘要：资产管理系统中的折旧计算直接影响财务合规与决策，测试需确保计算引擎的准确性。核心策略包括单元测试验证基础逻辑、集成测试检查系统交互、端到端测试模拟业务流程。针对金融租赁特殊性，需测试租赁类型影响、合规性及异常处理。推荐使用自动化工具套件，结合数据驱动测试和持续集成优化效率。未来趋势将向智能化演进，建议团队跟进AI测试框架以提升覆盖率与质量保障。
量化金融用理工科方法把金融问题形式化、数据化、自动化，是现代资本市场效率与流动性的重要支点；随着算力、数据和 AI 的融合，其影响正从对冲基金和投行扩散到财富管理、保险乃至监管科技。理解其原理与局限，既是金融专业人士的核心竞争力，也日益成为普通投资者与政策制定者的必修课。
在大模型落地过程中，算力、数据和算法是三大支撑要素，而其中算力需求最先迎来爆发。在当前探索可研和试点应用阶段，企业一般从大模型训练和微调入手，而基于大数据量、大规模参数进行的大模型训练，需要消耗大量算力资源。例如，根据OpenAI公开信息，13亿参数规模的GPT-3XL模型，训练一次需要的算力约为27.5 PFlop/s-day(每秒千万亿次运算一天)。关注公众号：【互联互通社区】，回复【AI25
《全国AI算力发展数据报告（2000-2024）》摘要 数据皮皮侠团队基于中国海关数据库显卡HS编码数据，整理发布了2000-2024年全国各省市AI算力年度统计报告。该数据集涵盖省级和地级市层面指标，但2015-2016年数据因海关未发布而缺失。报告包含各省市AI算力发展情况及主题分布，完整数据可通过数据皮皮侠官网获取。该数据经人工整理验证，确保真实有效，为AI算力研究提供重要参考。
是由中国人工智能产业发展联盟金融行业推进组联合多家单位编写，围绕金融大模型应用落地展开全面研究。大模型技术拓宽了金融服务技术边界，在智能营销、智能客服等多个金融业务场景得到应用，但在数据、算力、人才、标准规范等方面面临挑战。报告指出，金融机构应用大模型前，需剖析自身在数据、人才、战略规划方面的就绪情况，挖掘不同业务场景下的能力需求，合理设计建设目标。在技术底座建设上，要加固金融算力设施，强化高质量
金融衍生品作为金融市场的重要组成部分，其价格波动大、风险复杂，给风险管理带来了巨大挑战。传统的风险管理方法在处理复杂的金融衍生品市场时存在一定的局限性。本研究的目的在于探索AI技术在金融衍生品风险管理中的应用，分析其优势和潜力，为金融机构和投资者提供更有效的风险管理策略。研究范围涵盖了常见的金融衍生品，如期货、期权、互换等，以及主要的AI技术，包括机器学习、深度学习等。本文首先介绍了相关背景知识，
我是林宇，资深AI应用架构师，拥有8年金融科技项目经验，专注于AI与业务的结合。曾主导过3个大型金融AI项目（智能化投资决策、智能风控、智能投顾），踩过无数坑，也总结了很多经验。我的公众号是"AI架构师笔记"，定期分享AI项目的架构设计与踩坑教训。（全文完）字数：约12000字。
该攻击通过合法Google服务器发送伪装成官方通知的邮件，绕过SPF、DKIM与DMARC等传统邮件验证机制，并借助googleusercontent.com等高信誉子域名构建重定向链，最终将用户引导至受CAPTCHA保护的钓鱼页面以窃取Microsoft 365等企业凭证。然而，当攻击者通过Google Cloud的自动化服务（如Application Integration中的“Send Em
本文基于行为安全理论与人因工程视角，系统分析年轻员工在钓鱼识别中的认知偏差、行为诱因及组织培训盲区，并结合实证数据与模拟实验，提出面向Z世代与千禧一代的定制化防御框架。更严重的是，培训往往强调“绝对不要点击任何可疑链接”，却未教授如何在模糊情境中进行风险评估（如“该链接虽来自未知域名，但内容与当前项目高度相关”），导致员工在面对高仿真攻击时陷入决策瘫痪。其根本原因在于，传统安全架构以“边界防护”和
摘要： 数字化时代下，武器化测试工具（如Metasploit、BurpSuite）通过自动化漏洞挖掘显著提升安全防护效率，但同时也面临滥用风险。这类工具可缩短测试周期50%以上，助力企业预防数据泄露，却也易被黑客利用，2025年60%的勒索攻击源于工具泄露。测试从业者需平衡技术效能与伦理责任，通过权限管控、沙箱隔离及行业标准协同（如OWASP指南），在AI与量子计算浪潮中坚守"白帽精神&
AI已成为银行业绩新引擎，直接收入达几十亿数量级，总计算规模突破61.3EFLOPS。银行通过AI赋能对公业务智能化、零售业务体验升级和内部管理效率提升，实现外汇交易决策效率提升80%、债券交易执行效率翻3倍等显著成果。文章提供从提示词工程到模型训练的大模型学习路径，帮助读者掌握AI技能，抓住47万岗位缺口机遇，实现职业竞争力提升。
摘要：强监管领域（医疗、金融）的软件测试需兼顾技术合规与工程实践。医疗设备需符合FDA/ISO标准，通过FMEA等验证数据完整性与可靠性；金融系统需构建监管沙盒，测试交易原子性、反洗钱规则等风控环节。合规自动化采用区块链存证、NLP解析监管文件及混沌工程模拟失效场景。前沿技术涉及量子加密验证和AI可解释性测试。案例显示，合规缺陷可致巨额损失（如药企2.3亿美元临床数据驳回）。测试文化需将监管要求转
【摘要】金融行业正加速应用AI测试预言机技术，通过预测性测试实现效率跃迁。2025年该技术已成为金融测试标配，能自动预测风险、生成测试用例，使测试周期缩短40%-60%。核心技术采用三层智能引擎（感知层、预测层、决策层），实现从脚本驱动到意图驱动的转变。国内头部机构已取得显著成效：邮储银行测试用例生成率28%，民生银行UI自动化效率提升300%。面对金融业特有的可解释性、隐私保护和合规要求，业界通
案例：某在线扑克平台测试中，RNG在1000万手牌模拟下，通过卡方测试（p值=0.15），但序列测试失败（p值=0.005）。未来趋势：随着AI博彩兴起，测试需融合机器学习模型验证（如对抗性测试），确保RNG不被预测。：使用NIST STS（Statistical Test Suite）运行15项测试，包括频率测试（Monobit）、序列测试（Runs）和块内频次测试。挑战应对：在移动博彩App中
本文探讨软件测试中缺陷根因分析(RCA)的系统化方法与应用。文章指出重复缺陷占测试问题的30%，导致开发周期延长20%以上，强调RCA能提升效率、质量和团队协作。详细解析RCA实施步骤：缺陷识别、5Whys法/鱼骨图分析、根因验证及预防措施制定，并介绍JIRA、ELKStack等辅助工具。同时指出数据碎片化、时间压力等挑战，提出AI辅助和标准化框架解决方案。文章旨在推动测试从"灭火式&q
摘要：2026年软件测试领域面临战略抉择，本文通过对比外包测试与内建测试在成本、质量、响应及技术方面的差异，提出三维决策模型。研究发现混合模式（内建核心+外包众测）能显著提升效率，并给出分阶段实施路线图。随着AI等技术发展，建议将外包作为"弹性云"，内建构筑"核心引擎"，实现资源最优配置。文末强调需建立风险控制机制，超越二元对立思维，在动态平衡中实现质量工程
AI技术正在加速金融行业岗位替代，高盛已自动化50%投行分析师任务，90%银行咨询实现AI化，智能投顾系统提供个性化服务，65%银行柜员岗位将被智能终端取代，70%财务工作实现自动化。同时，AI催收系统效率是人工的3倍。AI技术也将创造1亿个新岗位，如AI工程师、数据科学家等，要求掌握编程、机器学习等技能。为应对这一趋势，文章提供了AI大模型学习路线图、100套商业方案、视频教程等资源，帮助从业者
金融市场不断发展，金融产品日益丰富多样，其生命周期管理变得愈发复杂。金融产品生命周期管理自动化系统的目的在于提高金融产品管理的效率和准确性，降低人工操作带来的风险和成本。该系统涵盖了金融产品从创意构思、设计开发、上线推广、运营维护到最终退出市场的整个生命周期的管理，包括产品规划、审批流程、市场营销、风险管理等多个环节。本文首先介绍金融产品生命周期管理自动化系统的背景，包括目的、预期读者和文档结构。
摘要： 低代码测试市场快速增长（年复合增长率28.6%），主流平台如Katalon、mabl等通过AI元素定位、自愈脚本等技术显著提升效率（用例创建速度+65%，维护成本-40%）。选型需结合团队成熟度、技术栈适配和成本效益，实施建议分阶段迁移，未来将向智能编排、全链路可观测方向发展。核心结论：2026年低代码测试进入智能新阶段，需平衡效率与深度，重点关注AI修复等新兴能力。
微服务架构下的分布式系统测试面临复杂度剧增的挑战。本文提出重构测试金字塔策略：单元测试（40%）、组件测试（25%）、契约测试（20%）和端到端测试（15%），并采用契约驱动开发和混沌工程确保系统韧性。针对环境治理、分布式事务验证等核心痛点，推荐容器化、服务虚拟化及Saga模式测试方案。研究显示，全链路测试策略可降低63%故障率，但需平衡质量保障与基础设施投入。未来测试将向AI驱动的预测性质量保障
《跨平台测试的终极幻想与现实挑战》摘要：随着Flutter等跨平台框架兴起，"一次编写，多端运行"的测试愿景面临技术重构。文章从三大维度剖析：1)技术实现上，不同框架对iOS/Android/Web的支持度差异显著；2)适配难题包括设备碎片化(安卓32,000种分辨率)、交互模式差异及性能悬崖效应；3)提出智能分层测试方案，通过动态适配技术矩阵可将测试周期压缩79%。未来AI驱
本文探讨金融科技测试的三大核心策略：合规性测试需应对动态法规，通过审计驱动和场景化测试确保系统合规；安全性测试应构建"零信任"防线，采用威胁建模和渗透测试防御新型威胁；高可用性测试通过负载测试和混沌工程保障系统稳定运行。未来趋势显示，AI和自动化将重塑测试流程，测试团队需整合"铁三角"策略，成为金融系统韧性的核心引擎。
医疗健康软件测试面临生命攸关风险，其缺陷可能直接危及患者生命。本文剖析了医疗软件测试的特殊性，指出法规框架（如FDA 21 CFR Part 820、IEC 62304）和质量保障的关键作用。通过真实案例（如Therac-25事故）强调系统化测试方法的重要性，包括单元测试、集成测试和验证验证（V&V）等核心环节。文章还探讨了实时性、互操作性等测试挑战，并提出自动化测试、风险驱动测试等创新策
摘要：2025年智慧农业中的精准灌溉系统依赖自动化功能测试确保可靠性。测试涵盖三大模块：传感器数据验证（误差率<0.5%）、AI决策引擎测试（节水效率提升20%）和UI远程控制测试（响应时间<2秒）。面对农业场景特殊性，需采用数字孪生、CI/CD流水线等创新方案。测试不仅避免年均10亿美元损失，更是实现农业可持续发展的关键。未来趋势将结合AI与IoT技术，通过智能测试推动精准灌溉发展。
本文介绍了计算流体力学(CFD)领域许可证管理工具的选择与使用。随着CFD市场规模扩大，软件许可证管理的复杂性日益凸显。文章分析了主流CFD软件的许可机制(如ANSYS、COMSOL等)，并推荐了三款实用工具：FlexNet Publisher、Gofarlic和Simplify Software Licensing。作者指出2025年许可证管理将呈现云化、AI辅助分配和严格合规审查三大趋势，建议
本文详细解析了AI产品经理必备的10大核心技术，包括提示词、AI Agent、RAG等，强调AI PM需具备扎实的技术认知和数据敏感度。文章指出AI PM核心价值在于"让AI技术有用、好用"，工作围绕"需求拆解-技术选型-数据落地-体验优化"展开。AI PM应明确技术边界、聚焦场景适配、强化数据思维，通过掌握这些核心技术实现AI产品的有效落地。
生成式AI是一种能创造原创内容的人工智能，不同于传统分析型AI，它可直接生成文本、图像、音乐等内容。核心技术包括Transformer架构和大语言模型，通过学习海量数据理解模式规律。广泛应用于写作、图像创作等领域，但存在"幻觉"等局限性。生成式AI正融入各类工具平台，成为数字生活的基础能力，适合作为创意助手拓展人类创造力边界。
AI遇上金融数据：30分钟搭建财报分析智能体 当大模型遇到金融、法律等专业领域的PDF文档时，传统OCR技术常因跨页表格、合并单元格等问题导致解析失败。本文介绍了一种高效解决方案： 数据清洗：使用TextIn的PDF转Markdown功能，将复杂表格转化为结构化数据 智能分析：通过火山引擎Coze平台，构建具备专业分析能力的AI智能体 核心步骤： 通过Python脚本一键转换PDF为Markdow
这是一款集成股票市场数据展示、技术指标深度分析、多算法机器学习预测、量化投资策略回测及 AI 智能分析的综合性金融数据分析平台。平台以 "数据输入→数据处理→模型分析→结果展示" 为核心逻辑链条，构建从原始金融数据到实战级投资洞察的完整流水线，兼顾数据处理的高效性、模型预测的准确性及界面操作的易用性，适用于金融实训教学、量化策略研究及市场数据分析等多场景。
金融行业受到严格的法规监管，确保金融机构的业务活动符合相关法规要求至关重要。传统的金融法规遵从性检查主要依赖人工审查，这种方式效率低下、成本高昂，且容易出现疏漏。开发基于大模型的金融法规遵从性检查系统的目的在于利用大模型的自然语言理解和处理能力，实现自动化的法规遵从性检查，提高检查效率和准确性，降低合规成本。本系统的范围涵盖了常见的金融业务场景，如信贷业务、投资业务、支付业务等，以及与之相关的各类
金融行业面临着数据孤岛与隐私保护的双重挑战。一方面，金融机构需要利用大数据提升AI模型性能；另一方面，严格的监管要求（如GDPR、CCPA等）限制了数据共享。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，能够在保护数据隐私的前提下实现多方协作建模。联邦学习在金融领域的适用性分析隐私保护机制的设计与实现系统架构与关键组件性能优化与安全增强策略背景介绍：阐述问题背景和研究意义核心概念：解析联邦学习和隐私保护技术
GitHub仓库提供17种基于LangChain和LangGraph的大模型智能体架构实现，通过Jupyter笔记本提供端到端代码。从基础到高级涵盖反思、工具调用、ReAct、规划、多智能体系统等，配有评估指标和实际应用场景，是开发者系统学习智能体构建的实用资源。
特指HarmonyOS与OpenHarmony，前者是商业鸿蒙，是华为公司使用和维护的系统。后者是HW开源给开放原子基金协会的系统，任何人遵守开源协议，都可以使用和改造的系统。HarmonyOS虽然基座是OpenHarmony，但是上层功能和使用差异也还是有的。两者虽然近似，但是并非一个东西。两者区别详情参见：OpenHarmony和HarmonyOS区别与共性。
虽然大规模的无监督语言模型（LMs）学习广泛的世界知识和一些推理技能，但由于其训练的完全无监督性质，实现对其行为的精确控制是困难的。模型必须经过进一步调优才能在通用领域应用程序中可用，通常是通过指令调优和偏好对齐等过程。
本文介绍了一个高效的亚太股市数据API，支持日本、韩国、新加坡和印尼市场的实时行情查询。该API提供实时价格、K线数据、历史查询、逐笔成交等功能，适合量化交易开发者使用。通过Python代码示例演示了实时tick数据获取、批量历史K线查询和WebSocket实时行情推送三大核心功能。API具有低延迟、多市场覆盖和易集成等优势，为亚太股市数据分析提供了可靠支持。
创新性融合自然语言处理（NLP）的情感分析结果与金融数值数据，基于生成对抗网络（GAN）构建时序预测模型，解决“文本与数值特征有效结合”及“稀疏/低相关金融数据学习”两大核心挑战。ST-GAN在所有预测时间维度（1天、15天、30天）的RMSE与NRMSE均显著低于对比模型，平均NRMSE较现有最优深度学习模型降低32.2%。图5：我们的GAN模型的LSTM生成器网络和CNN鉴别器网络的模型架构。
EPLB是一种通过专家冗余解决MoE架构中专家计算负载不均衡的方案。结合全局重排序与冗余副本策略，通过预测器、平衡器和执行器组成的动态负载均衡系统，实现专家的智能分组与部署。文章提供了代码实现和可视化工具，帮助理解专家热度预测、副本创建与分配机制，并讨论了专家调整时机和权重重载等关键问题，为大模型高效并行提供实用解决方案。
自动执行预设的响应措施，如自动隔离异常节点，减少人工干预......真正做到事前、事中、事后全流程安全合规智能监测、预警与执行。此外，在运维执行操作过程中，深度联动派拉软件PAM平台，实现企业安全运维自动智能预测和异常行为识别（如异常登录检测、高危命令检测，异常访问模式检测，用户/会话行为分析等），为PAM提供决策支持；既然外部法律法规繁琐复杂且日益变化，那就把外规内化，将法律法规政策、企业管理制
浦银理财基于"线上化→数智化→生态化"的数字化转型路径，构建了"智浦小鹿"AI Agent，采用"分层协同、安全可控"的四层架构，具备办公助理、运营秘书、知识管家和分析顾问四大核心能力。通过"五步法"实践，实现了知识查询、流程自动化等场景的效率大幅提升，为金融机构AI Agent应用提供了"辅助不决策、安全是底线"的可复用模板。
本文介绍了2025年贵金属期货API的使用方法，重点讲解如何通过RESTful API和WebSocket获取黄金(GC)和白银(SI)的实时行情及历史数据。文章对比了iTick API、Alpha Vantage和Metals-API三种主流API服务的特点、定价和适用场景，并提供了Python、Java、Go等多语言代码示例，帮助开发者快速上手贵金属期货数据获取。
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