Investment Rating - The report does not explicitly state an investment rating for the industry or the specific technology discussed. Core Insights - The research explores the application of Multimodal Chain of Thought (MCoT) in investment research, particularly in technical analysis using K-line charts, leading to the development of an automated platform called GPT-Kline [1][4][13]. - MCoT enhances the reasoning capabilities of large models by combining multimodal understanding with logical reasoning, allowing for more sophisticated analysis of complex tasks [2][21]. - The O3 model, launched by OpenAI, demonstrates impressive image reasoning capabilities, marking a significant step towards achieving general artificial intelligence (AGI) [2][37]. Summary by Sections Multimodal Reasoning - Multimodal collaboration is essential for large models to progress towards AGI, requiring them to be proficient in various modalities beyond just language [17]. - MCoT represents a significant advancement, enabling models to think based on images rather than merely perceiving them [21][31]. Application in Investment Research - The report highlights the potential of MCoT in technical analysis, particularly with K-line charts, which encapsulate vital trading information and patterns suitable for analysis [3][42]. - The O3 model's application in technical analysis shows its ability to process K-line images, perform necessary pre-processing, and generate analytical reports [3][43]. Development of GPT-Kline - GPT-Kline integrates MCoT with the capabilities of large models to create a specialized tool for K-line technical analysis, automating the entire analysis process from drawing to reporting [4][65]. - The platform features a user-friendly web interface designed for intuitive interaction, allowing users to engage with the analysis process effectively [4][83]. Model Comparison and Performance - The report compares various large models, including OpenAI's GPT-4o and Gemini-2.5 series, assessing their capabilities in K-line analysis and identifying Gemini-2.5 Flash as a strong performer [66][96]. - The analysis results indicate that while OpenAI's models tend to be conservative in their outputs, the Gemini models provide more comprehensive and accurate annotations [95][96].

伯尔尼大学与日内瓦大学的最新研究表明，这些强大的人工智能系统或许确实具备这种能力，甚至可能 超越大多数人类。 01.人类情绪测试 近期发表于《通讯心理学》的研究中，研究人员评估了六种最先进的语言模型：ChatGPT-4、ChatGPT- o1、Claude 3.5 Haiku、Copilot 365、Gemini 1.5 Flash和DeepSeek V3。这些AI系统经过了五项通常用于 心理学和工作场所评估的测试，以测试情商（EI）。 这些测试包含复杂的现实场景。例如：同事窃取Michael的创意并获得不当赞誉，此时最明智的应对方 式是？ 心理学家的标准答案是"向上级反映"，这是一种健康、建设性的方式来处理工作中的情绪紧张。 大语言模型能写诗、解复杂数学题，甚至辅助疾病诊断，但它们真的能理解情绪吗？ AI们表现出色。在五项测试中，其平均准确率达81%，远高于人类参与者56%的平均水平。 伯尔尼大学首席心理学家Katja Schlegel解释道，"我们选取了科研与企业环境中通用的五项测试，这些 测试通过情绪化场景来评估理解、调节及管理情绪的能力。" 日内瓦大学瑞士情感科学中心高级科学家Marcello Mor ...

「2025 年最大的变化，是强化学习在大语言模型训练上终于开始奏效了。」 这是 Anthropic 的两位研究员，Sholto Douglas（专注于强化学习）和 Trenton Bricken（研究机制可解释 性）对于今年模型趋势变化的总结。 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Opus 4 的发布也变相证明了这个判断。 在 Dwarkesh Podcast 这期两个半小时的采访中，两位研究员对于 RLVR（可验证奖励的强化学习）、模 型的自我意识、以及 Claude 一直专注的「模型可解释性」做了深入的讨论。 尤其是模型以及 Agent 之后的发展方向，比如人类驾驭多个 Agent 的可能性、以及现阶段应该提高模型 的底线，而不是去追究极致。还有 AI 白领在未来两年的可能性，毕竟「Agent 操作电脑」并不难，只 要环境具备。 他们还夸奖了 DeepSeek 在模型研发上的「品味」，颇有种「惺惺相惜」的感觉。 两个半小时的采访，我们还摘录了 Sholto Douglas 在另外一期播客的部分回答，聊得很深入而且很透 彻。 TLDR: 2025 年最大的变化是强化学习技术在语言模型上真正奏效了 ...

Core Insights - The report by the China Center for Information Industry Development outlines the development trends and challenges of the General Artificial Intelligence (AGI) industry during the 14th Five-Year Plan period in China [1][2] Group 1: Industry Applications - In industrial manufacturing, AI applications span research and design, production, operation management, and product services, including intelligent simulation, process design, quality control, and predictive maintenance [1] - Future AI applications in industrial manufacturing are expected to focus on three areas: deep integration into core production processes for comprehensive upgrades, accelerated collaborative innovation across the industrial ecosystem, and advancements in green manufacturing and sustainable development [1] Group 2: Challenges Faced - The AGI industry faces three main challenges: 1. Bottlenecks in data, algorithms, and computing power, including a lack of high-quality professional datasets, difficulties in data sharing, and insufficient computing power supply [2] 2. Ethical and security issues related to large models, including data security, privacy protection, and potential intellectual property disputes [2] 3. A mismatch between the high demand for talent in AGI applications and the relatively short supply of high-end talent, exacerbated by outdated talent training systems [2] Group 3: Future Directions - The report emphasizes the need for diverse application scenarios across different industries to drive higher demands for AGI technology, advocating for a dual-driven approach of technology and application to expand the boundaries of use [2] - It suggests achieving breakthroughs in specific fields or application scenarios to create demonstration effects that can stimulate development in surrounding areas and related industries [2]

智通财经APP获悉，据港交所5月27日披露，上海仙工智能科技股份有限公司(简称：仙工智能)向港交所主板 递交上市申请，中金公司为独家保荐人。 | ■纂]的[编纂]數目 | | : [编纂]股H股(視乎[编纂]行使與否而定) | | --- | --- | --- | | [编纂]數目 | .. | [编纂]股H股(可予重新分配) | | [编纂]數目 | .. | [编纂]股H股(可予重新分配及視乎[编纂]行使與 | | | | 合而定) | | 最高 编纂] | | : 每股H股[编纂]港元,另加1.0%經紀佣金、 | | | | 0.00015%會財局交易徴費、0.0027%證監會交 | | | | 易徵費及0.00565%聯交所交易費(須於申請時 | | | | 以港元繳足,多繳款項可予退還) | | 面值 | : | 每股H股人民幣1.00元 | | 【霜景】 | .. | [滑膏] | 据招股书，仙工智能是全球最大的以控制系统为核心的智能机器人公司，基于机器人大脑—控制系统的领先 技术与市场地位，整合全球供应链资源，为客户提供机器人开发、获得、使用的一站式解决方案。根据灼识 咨询，该公司在2023– ...

来源：光明网 5月24日-25日，由北京通用人工智能学会主办的首届国际通用人工智能大会（TongAI）在北京召开。作 为我国首个聚焦通用人工智能（AGI）的国际学术盛会，大会汇聚来自哈佛大学、新加坡管理大学、北 京大学、清华大学等国内外一流高校专家学者以及腾讯等领军企业技术领袖共襄盛举，通过深度思想碰 撞与交流构建原创性技术路线，推动国际学术界携手突破认知边界、共塑技术范式。 腾讯首席科学家、Robotics X实验室主任张正友在大会主论坛作主题报告。腾讯杰出科学家胡瀚在"多模 态交互学习"专题会议中对腾讯混元多模态大模型进行了详细介绍。 胡瀚提到，腾讯在大模型上的技术迭代正不断提速。腾讯混元模型矩阵全面升级，旗舰快思考模型混元 TurboS、深度思考模型混元T1双双迭代。基于TurboS基座，腾讯新推出视觉深度推理模型T1-Vision和 端到端语音通话模型混元Voice。混元图像2.0、混元3D v2.5及混元游戏视觉生成等一系列多模态模型也 同步"上新"。 语言模型跻身全球前八，技术能力持续提升 在疯狂卷技术的全球大模型角逐中，腾讯混元正小步快跑、快速迭代，技术能力持续提升。 在全球公认的权威大语言模型 ...

来源：光明网 光明网讯5月24日至25日，由北京通用人工智能学会主办的首届国际通用人工智能大会在北京召开。作 为我国首个聚焦通用人工智能（AGI）的国际学术盛会，来自全球数十个国家和地区的近千位专家、学 者、技术领袖齐聚一堂，深度碰撞AGI原创性技术路线。 人工智能的终极目标是实现通用人工智能（AGI），通用人工智能就是要重造能够匹配人类各种能力与 智力、符合人类情感与伦理价值的通用智能体。然而，当前的AGI叙事被西方国家主导，中国能否在通 用人工智能领域建立自主的、原创的独立思想和流派，关系到能否在这场科技竞争中抢占制高点。 具身智能与机器人专题会议汇聚全球具身智能领域权威学者，分享多模态感知、运动控制、仿生机器人 等领域的最新研究，探索智能体如何通过物理交互实现真正的环境理解和自主决策等关键科学问题的突 破路径。 全球智慧激荡，打造AGI学术高地 本届大会展示了当前全球AGI领域的最前沿研究，涵盖4场专题报告、6个专题会议，邀请了来自哈佛大 学、加州大学圣地亚哥分校、新加坡管理大学、莫斯科国立罗蒙诺索夫大学、北京大学、清华大学等国 内外知名高校及研究机构的40余位嘉宾进行高密度学术演讲。 北京通用人工智能 ...

投资策略内核：全球宏观视角下的动态平衡 巨汇的全球宏观策略之所以被专业投资者视为"决策圣经"，核心在于其三层穿透式分析框架。第一层聚焦经济基本面，例如通过劳动力市场弹性系数 （LMEC）预判消费动能；第二层解析政治周期，如选举年的政策倾斜对特定行业的传导效应；第三层捕捉技术跃迁，量子计算商用化进度与数字货币监管 松绑时点的耦合分析便是典型案例。 全球经济格局在2025年呈现出前所未有的复杂性——能源价格波动、地缘政治博弈与技术革命交织，金融市场的不确定性持续攀升。在这一背景下，Macro Global Markets巨汇（以下简称"巨汇"）凭借其机构级分析框架与智能化工具，为全球超过200万专业用户提供精准导航。本文将从市场趋势分析、投资策略 内核、风险量化模型以及未来经济预判四大维度，拆解巨汇如何赋能投资者在混沌中捕捉确定性机遇。 市场趋势分析：从数据洪流中提炼信号 巨汇的实时数据网络每分钟处理1.2亿条市场信息，相当于每秒为每位用户筛选出相当于一座中型图书馆容量的有效情报。这种数据处理能力不仅覆盖传统 金融指标，更整合卫星遥感、供应链物流动态等另类数据源。例如，通过分析亚洲主要港口的集装箱吞吐量变化，巨汇 ...

| Claude | | Claude | Claude | OpenAl o3 | OpenAl | Gemini 2.5 Pro | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Opus 4 | | Sonnet 4 | Sonnet 3.7 | | GPT-4.1 | Preview (05-06) | | Agentic coding | 72.5% / | 72.7%/ | 62.3% / | 69.1% | 54.6% | | | SWE-bench Verified15 | 79.4% | 80.2% | 70.3% | | | 63.2% | | Agentic terminal coding | 43.2% / | 35.5% / | 35.2% | 30.2% | 30.3% | 25.3% | | Terminal-bench2.8 | 50.0% | 41.3% | | | | | | Graduate-level reasoning | 79.6% / | 75.4%/ | 78.2% | 83.3% | 66.3% | 83.0% | ...

智东西5月22日消息，本周的Google I/O大会上，在令人眼花缭乱的产品演示和人工智能（AI）驱动公告的常规展示中，发生了一些不寻常的 事情：谷歌似乎已经宣布加入构建通用人工智能（AGI）的战局。 "我们完全打算让Gemini成为第一个AGI。"谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin）说道，他在原本计划仅由谷歌AI研究核心部门谷歌 DeepMind的首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）单独出席的炉边谈话中意外现身。 这场由Big Technology创始人亚历克斯·坎特罗维茨（Alex Kantrowitz）主持的对话，向两位提出了关于智能未来、规模扩展以及机器思考定义 演变的问题。 从左到右分别是：Big Technology创始人亚历克斯·坎特罗维茨（Alex Kantrowitz）、DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 与谷歌联合创始人谢尔盖·布林（Sergey Brin） 这一刻转瞬即逝，但意义明确。在这个大多数参与者要么用附加条件来限定他们对AGI的讨论、要么完全避免使用这个术语的领域，布林的评 论显得格外突出。这标志着谷歌 ...