证券代码：002657 证券简称：中科金财 北京中科金财科技股份有限公司投资者关系活动记录表 编号：041 您好，感谢您对中科金财的关注。公司以打造多任务、复 杂任务的智能体为目标，在部分产品中使用 Multiple Agent 架 构，构建任务编排层、认知计算层、决策优化层技术架构体系， 形成了 AI Agent 开发运行平台及覆盖银行前、中、后台业务场 景的 AI Agent 产品，包括基于 AI-Native 技术架构的业务流程 智能体、智能客服 Agent、智能信贷 Agent、智能投研 Agent、 账户管理 Agent、智能营销 Agent 等,并依托 MCP 协议，实现与 外部数据源及工具的无缝链接，打造流程闭环。其中业务流程 智能体聚焦运营管理、经营决策管理、产品管理、风控管理、客 户营销与渠道管理五大核心业务场景，融合 AI Agent、大语言 模型与深度学习技术，提升银行运营管理效率。谢谢。 3、从网上信息显示，贵公司去年在 AI 应用领域，有在 AI 短 剧，AI 电影等方面行进探索并有相关订单案例，请问这些订单 金额占比如何？今年是否考虑继续加大在相关 AI 应用的订单 投标与交付力度 ...

可能是更高效、更便宜的 Agent 实现路径。 文 丨 孙海宁 编辑 丨 程曼祺 主流 AI Agent 都把大语言模型（LLM，或者它的多模态版本）当作 "大脑"，靠一个或几个 LLM 编 排工作、调用工具。但也有另一条路：Agent 规划、作业靠不依赖自然语言的强化学习模型，LLM 只 充当 Agent 和人类的 "交互层"。 不一样的想法，来自去年 10 月成立，至今只有 4 个正式员工的 Pokee.ai。 Pokee.ai 创始人朱哲清有十余年强化学习研究、落地经验。2017 年起，从杜克大学计算机科学专业毕 业的朱哲清，一边在斯坦福大学攻读强化学习方向博士学位，师从 Benjamin Van Roy；一边在 Meta 工作，曾任 Meta"应用强化学习" 部门负责人，他用强化学习算法改善内容推荐系统，把上任前只剩 3 人，一度要关停的部门扩张至 10 余人，为 Meta 增收 5 亿美元。 靠 LLM 规划、决策，是个自然而主流的想法。OpenAI Operator 和网页交互、操作电脑的能力基于 GPT-4o 模型，Manus 完成任务则是靠 Claude 3.5 Sonnet 模型做长程规划。 ...

以下文章来源于赛博禅心 ，作者金色传说大聪明 赛博禅心 . 拜AI古佛，修赛博禅心 今天凌晨，Qwen3 发布。 本次共开源 8 款模型，包括 2 款 MoE 模型、6 款 Dense 模型。 Qwen3 系列 在代码、数学、通用能力等方面能力表现优异， 其中 235B 版本，在基 准测试上的水平超过了 671B 的 DeepSeek R1 。 同时， Qwen3 引入了「 思考模式/非思考模式 」无缝切换的功能。 在 思考模式下， 模型逐步推理，经过深思熟虑后给出最终答案。非思考模式 下，能够 提供快速的即时响应，适用于简单问题的回答。混合推理的模式平衡了算力和输出效果。 此外， Qwen3 系列提高了 Agent 能力， 同时也加强了对 MCP 的支持。Qwen 配套了一个 Qwen-Agent 项目，可以使用 API 进行工具调用， 或结合现有的工具链进行扩展。 | | | Qwen3 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | | | 通义千问最新一代大模型:采用混合专家架构,具备思考与快速回答双模式,支持119种语言 | | | | ...

小道消息一直在说，昨天深夜或者今天凌晨，阿里会发Qwen3。 然后我特意早早的睡了一两小时，凌晨1点起床，就为了等Qwen3发。 结果这一等，就是好几个小时。。。 不过，功夫不负有心人。 凌晨5点，我眼睛都睁不开的时候，终于等到了。 Qwen你赔我睡眠。。。 把报告看完，我总结一下，觉得最大的亮点有6个： 1. 模型能力登顶全球，这个没啥可说的，就是No.1。 2. 第一个开源的混合推理模型。 3. 8个不同尺寸的模型，几乎覆盖了所有场景。 4. 成本很低， 旗舰模型235B参数部署成本只要DeepSeek R1的三分之一。 5. 支持MCP协议。 6. 居然还支持了119种语言。 一起说吧。 就像我们其实都知道，DeepSeek这个深度思考，你打开的时候，是R1模型，但是你关掉，其实用的是v3来给你回答。 但是Qwen3，是一体的。 是一个模型，只不过支持了两种模式，这个不管对于开发者还是使用者，都方便很多。 这次发了8个模型，Qwen3-0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B，这6个都是Dense稠密模型。 还有两个重量级MoE模型，Qwen3-30B-A3B，和旗舰版的Qwen3-235B-A2 ...

此次全新升级的Qwen3系列有以下5大关键特性： 8种参数大小的稠密与MoE模型：0.6B、1.7B、4B、8B、14B、32B和Qwen3-235B-A22B（2350亿总参数和220亿激活参数）、Qwen3-30B-A3B（300亿总 参数和30亿激活参数）； 引入混合思考模式：用户可切换"思考模式、"非思考模式"，自己控制思考程度； 推理能力提升：在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越QwQ（在思考模式下）和Qwen2.5 instruct models（在非思考模式下）； 阿里通义大模型新成员Qwen3系列模型终于亮相！ 智东西4月29日报道，今日凌晨4点，阿里云正式开源Qwen3系列模型，包含2个MoE模型、6个稠密模型。发布2小时，Qwen3模型在GitHub上的star数已超 过16.9k。 | Product v | Solutions v | Resources v | Open Source v Enterprise V | | Pricing | | | | Q | Sign in | Sign up | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- ...

"分子宇宙"的无穷潜能正等待电池产业开掘。 北京时间4 月 29 日 晚 11 时（ 美东时间 4 月 29 日中午 11 时） ， SES AI 将公开全球首个电池领域专用 " 分子宇宙 " （ Molecular Universe ， MU-0 ），并进行公开演示。 " 分子宇宙 " 是 SES AI 推出的一款电池领域 AI4S 解决方案，涵盖 10 的 11 次方个可用于电池的小分子，并电池专用的大语言模型驱动 训练而成的导航系统，让全球顶尖电池科学家的专业知识 " 触手可及 " 。 SES AI 表示， " 分子宇宙 " 可理解为一个专用于电池材料开发的 " 导航地图 " 或 " 参考词典 " 。通过 " 分子宇宙 " 软件，用户可精准 地筛选出所需材料，打开电池材料创新想象空间。 对于电池产业链企业而言，"分子宇宙"的现实价值在于加速或替代R&D，除了现阶段查询未知分子的功能，未来"分子宇宙"还将延伸到到材 料配方、电芯设计、电池测试等多个环节，实现电池开发全流程的加速。 具体而言， " 分子宇宙 " 软件具备三大方面的优势。 首先是庞大且持续扩展的数据库 —— 分子图谱。当前版本（ MU-0 ） ...

作者｜冬梅 字节 Top Seed 启动 2026 届招聘，瞄准顶尖博士 4 月 27 日，字节跳动 Seed 在其官微上发布了一则招聘启示，宣布正式启动 2026 届 Top Seed 大模型顶尖人才校招计划， 研究课题包括大语言模型、机器学习算法和系统、多模态生成、多模态理解、语音等方向，基本覆盖大模型研究各个领域， 计划招募约 30 位顶尖应届博士。 值得一提的是，本届 Top Seed 强调不限专业背景，更关注研究潜力，希望寻找具有极强技术信仰与热情、具备出色研究能 力、富有好奇心和驱动力的年轻研究者。 值得注意的是，字节跳动在此次招聘启事中还透露了几位刚毕业的同学已经做出了一些有影响力的研究。 比如，Z 同学构建并开源了首个多语言代码修复基准 Multi-SWE-bench，在 SWE-bench 基础上，首次覆盖 Python 之外的 Java、TypeScript、C、C++、Go、Rust 和 JavaScript 七种编程语言，1632 个真实修复任务，是真正面向"全栈工程"的评测 基准，其数据均来自 GitHub issue，历时近一年构建，以尽可能准确测评和提高大模型高阶编程智能水平。 ...

先有人形机器人投资存在泡沫引发争论，后有半程马拉松比赛上人形机器人被"祛魅"，人形机器人到底 行不行？在日前机器人全产业链接会同期论坛上，美团机器人研究院理事、美团高级商务总监、美团无 人机软件产品研发负责人陈天健断言：人形机器人投资完全没有泡沫。 据介绍，从技术发展阶段来看，当前大语言模型可能处于第一阶段末期，需要优胜劣汰；人形机器人还 处于第一阶段早期，各种方案百花齐放，各种技术路线在推进，整个行业所获得的投资强度还远远不 够。 "今年是人形机器人元年，业务场景百花齐放，但还没有形成燎原之势。" 雷赛智能（002979）董秘向 少华表示。 诚然，在人工智能与硬件科技加持下，人形机器人取得了突出进展，但是其能力短板也很明显。业内人 士指出，机器人的动脑能力几乎堪比博士生，但动手能力可能还处于幼儿园阶段。在本次大会上，需求 端反馈在非标准化作业环境中，人形机器人能力还亟需提升。 作为全球最大的电子科技制造服务商，富士康很早就开始着手制造机器人。 富士康自动化技术中心自动化与机器人技术长王树华介绍，富士康从十几年前就开始制造自己的机器 人，外购工业机器人占比一半，总数大约10万台。在生产流水线上，前端工序比较容 ...

Investment Rating - The report does not explicitly state an investment rating for the industry, but it suggests a positive outlook on the acceleration of Agent product deployment due to the MCP protocol [3]. Core Insights - The rapid promotion of the MCP (Model Context Protocol) is expected to accelerate the deployment of Agent products. This protocol, introduced by Anthropic in November 2024, aims to standardize the interaction between large language models and external applications, reducing fragmentation and interaction costs. Major players like OpenAI and Tencent have already integrated MCP into their services, indicating a significant shift in the AI landscape [3]. - The TMT sector showed varied performance in the week of April 21-25, with telecommunications leading at 1.32% growth, while media saw a slight decline of 0.11%. Notable stock performances included Shijia Photon with a 66.54% increase and Zhishang Technology at 44.76% [3][3]. - The report highlights the potential for new Agent products that could surpass existing models like "Manus," driven by the integration of MCP by leading domestic AI firms. It emphasizes the importance of monitoring the evolution of these products and the associated traffic benefits for application tool companies [3]. Weekly Market Review - The TMT sector's performance from April 21-25 showed the following changes: - Telecommunications: +1.32% - Computer: +0.99% - Electronics: +0.83% - Media: -0.11% [3]. - The top-performing sub-industries included: - Telecommunications network equipment and devices: +5.62% - Consumer electronics components and assembly: +4.06% - Telecommunications cables and accessories: +3.82% - Conversely, the worst performers were: - Analog chip design: -6.22% - Telecommunications application value-added services: -3.52% - Film and animation production: -1.77% [3]. Industry News and Key Company Announcements - Significant events in April included the launch of various MCP services by major companies like Alibaba Cloud and Tencent Cloud, which are expected to lower the development barriers for Agent products [3]. - The report notes that the AI industry is poised for growth, with predictions of substantial revenue increases for companies like OpenAI, which anticipates revenues exceeding $125 billion by 2029 [22]. - The establishment of AI-focused alliances and initiatives, such as the one in Dongguan, aims to enhance the AI industry's infrastructure and capabilities, indicating a strong commitment to AI development in the region [24].

机器之心发布 机器之心编辑部 《大规模语言模型：从理论到实践（第 2版）》 是一本理论与实践并重的专业 技术书 ，更是 AI时代不可或缺的知识工具书。 任何人 都能在本 书中找到属于自己的成长路径。 在人工智能浪潮席卷全球的今天，大语言模型正以前所未有的速度推动着科技进步和产业变革。从 ChatGPT 到各类行业应用，LLM 不仅重塑 了人机交互的方式，更成为推动学术研究与产业创新的关键技术。 面对这一飞速演进的技术体系，如何系统理解其理论基础、掌握核心算法与工程实践，已成为每一位 AI 从业者、研究者、高校学子的必修课。 2023 年 9 月，复旦大学张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁研究团队面向全球学术界与产业界正式发布了《大规模语言模型：从理论到实践》。短短 两年，大语言模型在理论研究、预训练方法、后训练技术及解释性等方面取得了重要进展。业界对大语言模型的研究更加深入，逐渐揭示出许多 与传统深度学习和自然语言处理范式不同的特点。例如， 大语言模型仅需 60 条数据就能学习并展现出强大的问题回答能力，显示了其惊人的 泛化性 。然而，本书作者们也发现大语言模型存在一定的脆弱性。例如， 在一个拥有 130 亿个参数的模 ...