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容联云唐兴才亮相QCon，揭秘金融行业智能体如何成为「生产力引擎」

容联云AI研究院院长唐兴才在QCon全球软件开发大会上分享了金融行业智能体的最新实践。他指出，当前金融行业正面临数字化转型的关键时期，AI智能体通过"感知-决策-执行"的闭环架构，正在重构金融服务流程。以信贷审批场景为例，智能体系统通过多模态信息融合（包括语音、文本、图像等），将传统3-5天的审批流程缩短至分钟级，准确率提升40%以上。更值得关注的是，这些智能体采用了"人在环路"(Human-in-the-loop)的设计理念，既保证AI的自主性，又保留关键环节的人工干预能力。唐兴才特别强调，金融智能体的核心竞争力在于领域知识的深度融入，容联云构建的金融知识图谱已包含超过2000万实体和1.2亿关系，为智能体提供了坚实的认知基础。

CVPR 2025 | 火山引擎获得NTIRE 视频质量评价挑战赛全球第一

在CVPR 2025的NTIRE(New Trends in Image Restoration and Enhancement)竞赛中，火山引擎多媒体实验室提出的VQScore算法在视频质量评估(VQA)赛道获得冠军。该比赛吸引了来自Google、Meta、腾讯等全球87支顶尖团队参与。火山引擎的方案创新性地将时空注意力机制与生理视觉特征相结合，在UGC视频质量评估任务中取得0.891的SROCC分数（业界公认的核心指标），较第二名提升3.2%。技术负责人透露，该模型采用三级评估架构：底层提取207维视觉特征，中层构建时空相关性图谱，顶层通过可解释性模块输出质量分数。目前该技术已应用于抖音视频推荐系统，日均处理视频超10亿条。

视频、游戏、AIGC全都要！多模态大模型如何玩转落地？| InfoQ《极客有约》

在InfoQ最新访谈节目中，多位AI专家深入探讨了多模态大模型的产业落地路径。阿里巴巴达摩院研究员指出，当前多模态模型面临三大技术挑战：跨模态对齐的精度损失（普遍在15-20%）、长序列建模的算力消耗（呈指数级增长）、以及动态场景的理解偏差。针对这些问题，行业出现了三种典型解决方案：1）华为提出的"模态网关"架构，通过中间表示层降低跨模态转换损耗；2）网易伏羲实验室开发的"时空压缩"算法，将长视频处理算力降低70%；3）商汤科技的"场景感知"训练框架，在自动驾驶场景中将误判率降至0.3%。特别值得关注的是，腾讯AI Lab展示了其游戏AI系统"绝悟"的最新进展，该系统现在可以实时生成符合物理规律的游戏剧情，支持超过200种剧情分支的自动衍生。

绝味食品与腾讯智慧零售联合发布中国零售连锁AI垂直场景大模型

绝味食品与腾讯智慧零售联合发布了专为零售连锁行业打造的垂直领域大模型，这是国内首个聚焦卤味食品行业的AI大模型。该模型包含三大核心应用：AI点餐智体"小火鸭"能通过自然语言交互完成个性化推荐，测试显示客单价提升18%；AI店长智体"绝智"实现了库存周转预测准确率达92%，远超行业平均水平；AI会员智体则通过消费行为分析构建了200+维度的用户画像体系。技术架构上，该模型采用"行业知识注入+通用能力迁移"的双通道设计，在食品安全标准、区域口味偏好等专业领域构建了超过50万个标注数据点。目前已在绝味全国2000+门店试点部署。

财报里的英伟达变形记：游戏业务真的「可有可无」了吗？

英伟达最新财报显示，其数据中心业务营收同比增长409%，达到226亿美元，而游戏业务营收仅为26亿美元。深入分析发现，这种变化背后是AI技术对芯片需求的根本性改变：1）H100 GPU的AI计算密度是游戏显卡的17倍，单卡可支持70亿参数模型推理；2）CUDA生态已聚集超过400万开发者，其中83%专注于AI应用开发；3）最新发布的Blackwell架构专为万亿参数模型设计，其NVLink互连带宽达1.8TB/s。值得注意的是，游戏显卡正通过DLSS 3.5等AI技术实现价值重塑——光线重建算法使游戏画面生成效率提升4倍，这或许预示着游戏GPU向AI协处理器的转型路径。

派早报：GPT-4.1 发布

OpenAI悄然推出GPT-4.1版本，主要改进包括：1）上下文窗口扩展至128K tokens，可处理500页文档；2）数学推理能力提升，在MATH数据集上准确率达到82.3%（4.0为71.5%）；3）新增"逻辑校验"功能，可自动检测回答中的事实矛盾。技术文档显示，4.1版本采用了混合专家(MoE)架构，激活参数仅280B，但效果媲美稠密模型的1.8T参数规模。目前该版本已向企业用户开放，响应速度较4.0提升40%，成本降低35%。业内专家认为，这标志着大模型开始进入"效果优化"而非单纯规模竞赛的新阶段。

总结

今日AI领域呈现三大趋势：1）垂直行业大模型加速落地，金融、零售等领域的专业智能体展现出显著生产力提升；2）多模态技术持续突破，在视频理解、游戏生成等场景取得实质性进展；3）基础模型进入精耕期，GPT-4.1的发布显示行业关注点从参数规模转向效果优化。值得关注的是，AI芯片的需求结构正在发生根本性变化，英伟达的业务转型折射出计算范式向AI优先的演进。未来半年，预计我们将看到更多"小而精"的领域专用模型涌现，以及多模态交互技术的商业化突破。