标题：智能体生死局：80%创业者都死在这一关 正文： 最近有人提到智能体（Agent），让我想起一个朋友分享的“行业通用分析Agent”。我试用两天后发现，这AI分析师既会画饼，也会出错。80%的创业者倒在验证需求真假这道关卡上。 许多创业者带着酷炫技术做出吸引人的Demo，用户试用时夸“挺...

7月9日，Balyasny Asset Management合伙人Gappy Paleologo在播客中表示，尽管AI技术发展迅速，但ChatGPT等大型语言模型仍无法有效帮助挑选股票。他指出，投资决策需要极高的感知能力和对复杂现实的理解，这是AI难以复制的。Paleologo认为，AI可以处理基础任务如模仿写作风格或总结信息，但在形成战略性交易信念方面存在局限性。他强调，人类通过观察、交流及行业理解获得的认知与AI处理的数据有本质区别。不过，他也提到，AI可能改变金融工具形式，例如更自然的数据交互方式，但目前AI尚不具备取代人类直觉和背景感知的能力。

财联社5月29日讯，量化投资行业正因AI技术的深入应用迎来变革。目前，国内已有15家百亿量化私募在AI量化领域取得进展，幻方量化凭借DeepSeek-V2大模型，旗下产品近半年收益17.48%，近1年均值达38.37%。念空科技、九坤投资、明汯投资等头部机构也积极布局，通过算力提升与算法创新实现策略优化。数据显示，这15家机构的157只产品近一年平均收益率29.91%，近三年41.15%，近五年117.06%。AI量化正从少数机构的实验走向行业共识，多家机构已实现AI在全流程的深度融合，预示行业进入规模化成熟期。

5月15日，国内头部量化私募念空科技联合上海交大计算机学院向NIPS（神经信息处理系统大会）提交了一篇关于大模型的基础研究论文，这是中国量化机构首次在国际顶级AI学术会议上发起挑战，体现了中国金融科技从‘应用落地’迈向‘底层创新’的能力。念空科技自2015年成立以来便致力于AI技术在金融领域的应用，此次提出的全新训练框架可使大模型在相同训练量下表现更优。此外，念空科技已于2025年成立AllMind部门，专注于大模型底层技术研发。

标题：参数量暴降，精度反升！哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA 正文： 新架构选择用KAN做3D感知，点云分析有了新SOTA！ 来自哈尔滨工业大学（深圳）和宾夕法尼亚大学的联合团队推出基于Kolmogorov-Arnold Networks（KANs）的3D感知解决方案——PointKAN...

标题：首次系统评估Qwen3在量化下的鲁棒性：8bit下仍保持近乎无损性能 北航联合团队投稿，量子位公众号发布 Qwen3刷新开源模型SOTA，但如何在资源受限场景中实现低比特量化且性能不掉线？来自北航、西电和苏黎世联邦理工的联合团队找到破局关键。他们首次系统评估Qwen3的5种后训练量化技...

标题：上交大冷静文：模型发展需芯片与系统协同 近期，上海交通大学与魔形智能联合研究团队在 HPCA 2025 会议上发表论文《VQ-LLM: High-performance Code Generation for Vector Quantization Augmented LLM Infere...

微软开源“原生1bit”三进制LLM：2B参数，0.4GB内存/单CPU就能跑，性能与同规模全精度开源模型相当。 西风 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 微软发布首个开源2B参数规模“原生1bit”LLM——BitNet b1.58 2B4T，单CPU即可运行，性能媲美同规模全精度模型...

3月14日，加拿大AI初创公司Cohere发布轻量级AI模型“Command A”。该模型只需两块英伟达A100或H100 GPU即可部署，号称性能媲美GPT-4o，且能以最少硬件实现高效运行。Command A专为中小企业设计，支持256k上下文长度及23种语言，远超多数竞品所需的32块GPU部署需求。性能测试显示，其最高每秒可输出156个Token，较GPT-4o快1.75倍，在指令追踪、SQL、代理程序等任务中表现优异。Cohere指出，大模型可能因规模过大导致延迟，而Command A更适于追求快速准确答案的应用场景。目前，Command A已上线Hugging Face平台供开发者使用。

标题：老显卡福音！美团开源首发INT8无损满血版DeepSeek R1 美团搜推机器学习团队最新开源的DeepSeek R1模型，实现了基本无损的INT8精度量化。原生模型权重为FP8格式，仅能被英伟达新GPU支持，如今通过INT8量化，使得A100等老型号GPU也能部署。 INT8量化不仅保持了高...