给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。当前AI落地实现的业务案例有很多，ToB的领导行业主要是金融、零售电商、汽车

尽管大型语言模型取得了进步，但text2sql仍然面临许多挑战。在金融领域，不同的金融实体和国家之间的数据库设计和财务报告布局差异很大，这使得text2sql更具挑战性。本文提出了FinStat2SQL，一个轻量级的text2sql工作流，支持对财务报表进行自然语言查询。它针对evas等本地标准进行了定制，在多代理设置中结合了大型和小型语言模型，用于实体抽取、SQL生成和自我纠正。我们建立了一个特

文章介绍RAG（检索增强生成）技术，一种让AI给出精准答案的核心方法。通过让AI先从外部知识库检索相关信息，再基于这些信息生成答案，解决AI知识过时、上下文长度有限和垂直领域知识缺失的问题。掌握RAG技术无需复杂模型微调，即使是AI新手也能在10分钟内让AI"更新知识"，将AI回答准确率提升到90%以上，大大提高工作效率。99%的人不知道让AI给出精准答案的秘诀，根本不是提问技巧大家好，我是李卫华

在2024年红杉资本人工智能峰会上，著名的人工智能专家吴恩达发表了一场备受关注的演讲，深入探讨了智能代理（agent）的四大范式。这四大范式代表了当前AI技术在不同应用领域中的核心方法和实践，分别是反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）和多代理协作（Multi-Agent）。

强化学习在股票交易等序列投资优化任务中表现出色，但传统方法往往导致策略仅在固定数据集上“记忆”最佳行为，缺乏泛化能力。

年初至今，中国金融行业正经历一场深刻的AI数智化变革浪潮，从政策引领到金融机构积极行动，AI浪潮席卷而来。国务院“五篇大文章”战略与七部门联合发布的《推动数字金融高质量发展行动方案》为行业发展锚定方向，而AI大模型等新技术作为核心引擎被反复强调，正被金融机构视为全新的核心竞争力。但随着债券承销规模的快速扩张，银行从业人员审核发行文件、年报、审计报告等海量金融文档的压力陡增。传统依赖人工的方式效率低

大型语言模型（LLM）彻底改变了人工智能领域。从撰写文章到总结研究，它们以前所未有的方式模仿人类语言。但在这智能表象之下，潜藏着一个顽固缺陷：LLM的能力受限于训练数据。它们不知道昨天发生的事，有时甚至会凭空捏造信息。那么我们如何解决这个问题？检索增强生成（RAG）——这个框架通过将外部知识检索与语言生成相结合，赋予LLM实时获取信息的能力。但RAG技术本身也在进化：从最初简单的关键词检索，如今已

Local Deep Researcher 是一款完全本地化运行的网络研究助手，依托Ollama所托管的各类大语言模型开展工作。它的核心设计理念是 “隐私与效率并重”，旨在帮助用户高效地进行深度研究。当用户输入一个研究主题后，Local Deep Researcher会自动生成网络搜索查询，并通过配置的搜索引擎（如默认的 Tavily，也支持 DuckDuckGo、Perplexity 等）收集相

随着AI智能体的逐渐变强，在张小珺 商业访谈录的Q1季报中，很笃定，AGI的实现可能会在未来2年内，也就是26年底，27年初。所以应对这种技术的快速发展，我们可能需要快速接受的一种范式改变。过去，人类需要学习如何使用计算机界面；而在智能体时代，计算机需要学习如何理解人类意图。同时，这种转变改变了人才需求的本质——从执行具体任务的能力，转向定义问题和指导智能体的能力。好了，这就是我今天想分享的内容。

大型语言模型 （LLM） 在自然语言理解和生成方面表现出卓越的能力。然而，他们经常与复杂的推理任务作斗争，并且容易产生幻觉。最近的研究表明，在利用知识图谱 （KG） 提高 LLM 性能方面取得了可喜的结果。KG 提供实体及其关系的结构化表示，提供丰富的信息源，可以增强 LLM 的推理能力。在这项工作中，我们开发了不同的技术，将 KG 结构和语义紧密集成到 LLM 表示中。我们的结果表明，我们能够显