當 AI 擁有了強大的隱式推理能力，傳統(tǒng)投資的“不可能三角”是否將被打破？

過去一年，金融大模型的邏輯底座之爭從未停止：究竟是“大力出奇跡”的通用模型更勝一籌，還是“深耕垂類”的特化模型更專業(yè)？

上個月，一場“全球首個 AI 投資大賽”的結果引發(fā)了整個金融圈和 AI 圈的關注。在這一賽場上，中國的通義千問、DeepSeek 等通用大模型包攬前二，而美國的四個知名模型竟然均告虧損。

這一結果是否預示著：投入重金自研的“金融垂類底座”路線正在失效？當 AI 擁有了強大的隱式推理能力，傳統(tǒng)投資的“不可能三角”是否將被打破？

本周，GAIR Live 021期線上圓桌邀請到了來自學術界與金融一線的專家，共同探討 AI 大模型在金融應用中的真實躍遷與隱形之墻。

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核心議題

• 范式轉移：通用模型在投資賽的勝出，是否意味著“金融特化微調”已成過去式？

• 硬核挑戰(zhàn)：金融數(shù)據(jù)的稀疏與高波動，如何通過 AI 實現(xiàn)“因果理解”而非簡單預測？

• 生產(chǎn)力飛躍：多智能體協(xié)作（Multi-Agent）如何深入分析師的核心工作流，而非僅做摘要？

• 終極 Alpha：當大模型抹平信息差，金融機構與分析師的核心競爭力將流向何方？

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嘉賓陣容

方榯楷 博士 | 浙江大學信電學院百人計劃研究員、博導曾任微軟亞洲研究院高級研究員，參與研發(fā)金融基座模型 MarS、工業(yè)級多智能體 R&D-Agent 等開源項目（GitHub 累計萬星）。他在摩根斯坦利、WorldQuant 等機構擁有深厚的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，深耕貝葉斯機器學習與高維時空序列。

袁子軒 博士 | 香港科技大學（廣州）金融科技系助理教授主要研究方向為金融文本挖掘、事件驅動量化交易、知識圖譜構建與推理中的應用，深度鏈接學術與產(chǎn)業(yè)。他同時也是“領閱科技”聯(lián)合創(chuàng)始人，致力于通過 AI Agent 讓普通投資者擁有專家級財富管家，已獲千萬級天使輪融資。

張菁 | 資深金融分析師理工科背景，深耕買方 TMT 行業(yè)及 A股策略研究，協(xié)助投資經(jīng)理進行組合管理。她將從實戰(zhàn)視角出發(fā)，拆解大模型如何真正切入分析師的“投研命脈”。

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討論精華預覽

1. 技術的“勝負手”：中美模型差異在哪里？

本次投資賽中，Gemini、GPT-5 等美國模型表現(xiàn)差強人意。這是否代表了中美大模型在技術路線或金融場景理解上的分歧？是數(shù)據(jù)投喂的差異，還是推理邏輯的路徑選擇不同？

1. “金融特化”微調還有必要嗎？

過去我們習慣用知識圖譜輔助關聯(lián)分析，而現(xiàn)在 DeepSeek 等模型通過強大的隱式推理直接給出結論。專家將深度解析：通用底座的推理能力與金融專家經(jīng)驗，究竟該如何實現(xiàn)“最完美協(xié)同”？

1. AI 時代，誰才是最后的 Alpha？

如果大模型成為金融行業(yè)的“標配”，超額收益會不會迅速消失？未來金融機構的核心競爭力，是從“擁有私有數(shù)據(jù)”轉向“擁有調教復雜邏輯的能力”嗎？

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直播時間：2025年12月26日 20:00（北京時間）

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