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FinRobot:开源AI巨匠,基于LLM的金融分析Agent
本文提出了一款名为FinRobot的创新开源AI代理平台。FinRobot利用多源LLM为各类金融任务提供支持，优化金融工作流程，扩大高级分析工具的使用范围，增强平台的可扩展性和透明度。通过利用多样化的LLM架构，FinRobot能够定制解决方案以满足全球市场的需要，确保精准适应与性能优化。
FinRobot是一个由AI4Finance Foundation及国内外大学合作开发的金融专业AI代理平台，它专注于利用大型语言模型（LLMs）和金融思维链（CoT）提示技术，为金融领域提供智能分析和决策支持。平台概述 FinRobot平台是一个开源的AI Agent平台，旨在通过先进的AI技术解决金融领域的复杂问题。
PIXIU貔貅是一个面向金融领域的综合性框架，包含基于LLaMA模型微调得到的首个金融领域大型语言模型（FinMA）、指令数据集和评估基准。FinMA模型经过多任务指令调整，能够处理各种金融任务，评估基准涵盖关键金融任务，包括金融情感分析、新闻标题分类、命名实体识别和股票运动预测等。
DISC-FinLLM项目：开发了一个多专家智慧金融系统，通过集成金融咨询、文本分析、计算和知识检索问答模组，为用户提供全面的金融咨询服务。
agentUniverse是一个功能强大、灵活多变的多智能体框架，通过提供丰富的组件和协同模式，以及支持领域知识的注入，为开发者、企业提供了构建领域专家级别智能体的有力工具。无论是法律咨询、自动化编程、多智能体讨论还是金融事件分析等领域，agentUniverse都能展现出其卓越的应用潜力和价值。
大模型时代创造了什么新的创业领域?
1、大模型时代创造了多个新的创业领域，主要包括但不限于以下几个方面：人工智能与机器学习开发 基于AI的预测分析工具：这一领域专注于开发能够服务于金融、医疗、零售等行业的预测模型和分析工具，通过大数据和机器学习技术，为企业提供更为精准的决策支持。
2、大模型引领AI代际变革，创业者竞逐热门赛道 随着AI技术的不断进步，大模型正引领着AI的代际变革。这一变革不仅吸引了创投圈的强烈关注，更激发了创业者的热情，大量团队纷纷涌入热门赛道，竞相开发AI原生应用，打造属于AI时代的生产力工具。
3、袁进辉（老师木），AI 架构界的资深人才，于 2017 年创立了 OneFlow。在大模型爆火后，OneFlow 经历了一系列的收购变动，而袁进辉也宣布了重新创业的消息。他创立的新公司“硅基流动”正式进入公众视野，这是一家专注于 AI 基础设施层的公司，其目标直指大模型推理成本问题。
4、这一政策调整与教育部近年来推动的“科学教育加法”战略高度契合，共同推动了科技教育成为新的风口。政策明确要求停止审批新的学科类培训机构，并将资源倾斜至编程、人工智能等前沿领域。英荔AI创造乐园凭借“AI+编程+竞赛”的课程体系，精准地契合了这一政策导向，成为了转型浪潮中的领跑者。
5、阶跃星辰，这家总部位于上海的AI大模型公司，由微软前全球副总裁姜大昕创办，近期在AI领域引起了广泛关注。据最新消息，阶跃星辰正在进行一轮估值高达20亿美元的新融资，这一估值相较于半年前实现了翻番，彰显了其强劲的发展势头和市场潜力。
人工智能大模型有哪些?
我国的人工智能大模型包括但不限于以下这些：百度文心一言（ERNIE Bot）、阿里巴巴通义千问、腾讯混元大模型、华为盘古大模型、深度求索·DeepSeek、字节跳动豆包大模型、科大讯飞星火大模型、智谱AI·GLM-百川智能·百川大模型以及商汤日日新大模型等。
Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。
人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。
年7月全球AI大模型综合排名前十依次为：GPT-Claude 7 Sonnet、Gemini 0 Ultra、DeepSeek RQwen5-Max、文心一言0、LLaMA Doubao-5-pro、KimiGPT 0、SenseChat 5。
人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。
人工智能大模型是复杂结构和巨大参数量的人工智能模型，通过深度学习和神经网络技术，具备处理大规模数据集和复杂任务的能力。它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现强大性能。大模型分类为深度学习模型，特征为拥有数亿至数百亿参数，优势在于能够处理复杂任务与大规模数据，显著提升性能。
2025年AI最新发展:十大趋势与技术突破全解析
1、AI正逐渐从单纯的工具转变为人类的“智能伙伴”。2025年，生成式AI（如文生视频、智能写作）将深度融入工作流程，与人类共同完成任务。例如，OpenAI的Sora模型已能通过文本生成视频，搜狐的AI工具也能一键生成周报、总结等，极大地提升了工作效率。这种人机协作的新范式将在内容创作、企业管理等多个领域得到广泛应用。
2、年，AI安全治理体系将持续完善，确保技术发展的同时有效防范潜在风险。这包括技术层面的安全保障，以及法律、伦理和社会层面的综合考量。AI成为攻防两端的“双刃剑”，网络安全公司将重点投资对抗性机器学习研究。
3、发展预测：Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出。意义：代理型AI的目标导向型功能将推动软件系统向更强适应性、多任务完成能力方向发展。
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