【摘要】AI量化已演变为算力、数据、模型三位一体的工程系统。其能力边界由底层硬件与数据基建共同决定，而非单纯依赖算法创新。

【摘要】AI竞争核心从模型参数转向硬件与生态，智能终端正进入结构性拐点。

【摘要】AI智能体正从依赖外部脚本的“流水线”范式，转向将规划、工具使用与记忆能力内化为模型参数的“模型原生”范式。强化学习是驱动这一架构重塑的核心引擎。

【摘要】AI智能体正从依赖外部脚本的“流水线”范式，转向将规划、工具使用与记忆能力内化为模型参数的“模型原生”范式。强化学习是驱动这一架构重塑的核心引擎。

【摘要】聚焦AI在量化交易中的系统性应用，阐述从数据工程、策略生成、风险管理到交易执行的完整智能化闭环，强调工程化落地与持续进化能力。

【摘要】将AI从孤立工具转变为贯穿“读—整—决—行”全链路的日常工作流，深度整合Google生态，重塑个人效率与创造力边界。

【摘要】融合传统量化因子计算与大模型逻辑推理，构建T-1日盘前A股智能决策系统，实现数据驱动的持仓诊断与交易指引。

【摘要】2025年，AI智能体大规模部署为企业带来创新红利的同时，也引发了身份管理、合规追溯、数据治理、算力基础设施等多重安全治理挑战。本文系统梳理智能体泛滥下的主要风险、行业案例、治理支柱与未来趋势，提出企业应构建全方位安全治理体系，实现AI驱动的高质量、可持续发展。

【摘要】将AI智能体评估类比为员工绩效考核，本文系统阐述了从“结果、过程、可靠性、安全”四大维度评测“数字员工”的完整框架，涵盖核心挑战、关键指标、主流方法与平台，为企业构建科学的智能体评估体系提供实践指南。

【摘要】随着AI大模型的普及，90%算力需求正加速向端边迁移，存算一体芯片成为AI芯片未来主流。本文系统梳理端边计算崛起的动力、存算一体技术的突破、产业化进展与挑战，以及未来趋势，深度剖析其对智能社会的深远影响。