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FinRobot:开源AI巨匠,基于LLM的金融分析Agent
本文提出了一款名为FinRobot的创新开源AI代理平台。FinRobot利用多源LLM为各类金融任务提供支持，优化金融工作流程，扩大高级分析工具的使用范围，增强平台的可扩展性和透明度。通过利用多样化的LLM架构，FinRobot能够定制解决方案以满足全球市场的需要，确保精准适应与性能优化。
PIXIU貔貅是一个面向金融领域的综合性框架，包含基于LLaMA模型微调得到的首个金融领域大型语言模型（FinMA）、指令数据集和评估基准。FinMA模型经过多任务指令调整，能够处理各种金融任务，评估基准涵盖关键金融任务，包括金融情感分析、新闻标题分类、命名实体识别和股票运动预测等。
阿里开源多Agent框架agentUniverse：10+组件、PEER与DOE协同、RAG注入领域知识 agentUniverse是一个基于大型语言模型的多智能体框架，旨在帮助开发者、企业轻松构建出领域专家级别的协同强大智能体。该框架通过提供丰富的组件和协同模式，以及支持领域知识的注入，极大地提升了智能体的应用范围和效能。
简介：开源的LLM应用开发平台，专注于知识库问特点：知识库构建，智能交互，自动化维护，工作流编排，API集成。图片：LangChain 简介：流行的AI应用开发框架，支持Python和NodeJS，快速构建复杂的AI Agent。特点：灵活性和易于集成外部数据源，适合开发对话式AI助手和任务自动化系统。
强大的评测体系：提供智能体自动评测、人工评测，支持对比评测与指标自助分析。字节跳动·扣子智能体平台 扣子（Coze）是字节跳动推出的一站式AI Agent搭建平台，内置了丰富的插件工具，并支持自定义插件，极大地拓展了Agent的能力边界。
AI和GPT有什么区别?
GPT和AI的区别主要体现在以下几个方面：定义与范畴：GPT：在自然语言处理领域，GPT特指一种大型预训练语言模型，通过大量数据进行训练，能够生成与给定文本相关的文本。它通常用于文本生成、对话系统等应用场景。
- GPT主要应用于文本处理任务，如自动写作、机器翻译、问答系统和内容生成等。总结来说，AI是一个多元化的领域，而GPT是AI在自然语言处理领域的一个高效工具。GPT作为AI技术的一部分，专注于文本数据，而AI作为一个整体，包含了GPT在内的多种技术和应用。
范畴：GPT属于AIGC范畴，是生成式人工智能的一种具体应用。与AGI的区别：虽然GPT具备一定的智能水平，但它只能完成某些特定的任务，并不能像AGI那样具备广泛的智能能力。因此，GPT并不是AGI。
范畴不同：AI是一个通用的概念，表示所有智能机器和系统的总称，包括自动驾驶汽车、机器人、语音助手、图像识别、智能家居等。而GPT是一种专业的自然语言处理模型，主要应用于机器翻译、摘要生成、自动问答等领域。 技术不同：AI的技术是包括但不限于深度学习、神经网络、机器学习等。
适合练手的人工智能项目
1、智能家居控制系统 项目简介：通过语音或手机APP控制家中的灯光、窗帘、空调等设备。实践内容：学习物联网技术、智能家居协议和云平台接入方式，设计并实现智能家居控制系统。通过实践，可以了解物联网技术的基本原理和应用方法。应用前景：智能家居提升生活便捷性和舒适度。
2、学习Python基础：Python是AI领域最常用的编程语言之一，B站等平台提供大量免费教程。考取认证：考取“人工智能训练师”三级证，可获得政府补贴。从小项目做起：可以从测试智能客服等小项目开始积累经验。结尾：35岁不是终点，而是新起点 在AI时代，年龄和学历不再是职业发展的限制。
3、MusicBox：多媒体娱乐系统，这个项目可以帮助你学习I/O编程、多线程编程、网络通信等。ChatRoom：即时通讯系统，通过这个项目，你可以练习网络通信、多线程同步等技能。人工智能应用开发阶段：疲劳驾驶分神状态检测系统：利用OpenCV和机器学习技术，实现一个能够检测驾驶员疲劳状态的系统。
4、第三方平台如腾讯搜活帮、龙猫数据、数据堂等，适合新手练手。此外，还可以通过行业社群或人脉承接企业直单，单价更高。掌握工具，效率翻倍：为了提高标注效率，新手需要掌握一些辅助标注工具。如DeepSeek辅助标注工具，可以利用其代码生成功能编写自动化脚本，实现批量处理。
ai数据分析是什么
AI数据分析是利用人工智能技术处理和分析数据的过程。它结合了人工智能技术和数据分析方法，旨在通过大量数据的挖掘、处理、分析和推断，提取有价值的信息和洞察。以下是AI数据分析的核心内容：数据挖掘与预处理：AI技术在这一阶段可以自动识别和提取数据中的有用信息，并对数据进行清洗、整合和转换，使其更适合进行分析。
AI数据分析是利用人工智能技术来处理和分析大量数据的过程。它结合了人工智能（AI）和数据分析（Data Analysis）两方面的知识，旨在提高数据分析的效率和准确性。以下是AI数据分析的几个关键点：数据预处理：自动化处理：AI可以自动处理和清洗数据，包括处理缺失值、检测异常值等。
通过AI工具，如伙伴云AI助手，数据分析变得更加简单高效。用户只需明确分析目标、找对数据，并借助AI工具的两步操作，即可轻松实现数据可视化。这种方法不仅降低了数据分析的门槛，还大大提高了工作效率。无论是职场人士还是学生，都可以借助这种方法更好地理解和分析数据。
Ask Excel的核心功能包括AI驱动的数据分析、自动报告生成、智能数据清理、高级数据分析、可视化支持以及协作功能。这些功能使得Ask Excel成为一款功能全面的数据分析工具，能够帮助用户快速生成详细的数据分析报告和图表。
AI数据分析功能概览 奥威BI的AI数据分析功能，旨在为企业提供高效、便捷且智能的数据分析体验。用户无需具备深厚的SQL或编程基础，仅凭自然语言交互，即可轻松解锁数据的深层价值。
车辆轨迹预测是什么意思?
1、车辆轨迹预测是指利用机器学习和人工智能等技术手段，对车辆当前和历史信息进行分析，以预测其未来的行驶轨迹。以下是关于车辆轨迹预测的详细解释：基本原理：数据建模：通过对车辆的数据进行算法建模，构建预测模型。模型训练：利用历史车辆轨迹数据对模型进行训练，使其能够学习到车辆行驶的规律。
2、行为预测与轨迹预测虽相关但不同，行为预测关注目标车辆未来动作，如变道、停车、超车等，而轨迹预测则具体指未来可能的位置点，具备时间信息。Argoverse数据集包含多个待预测障碍物，其数据组成通常包括目标对象类型等信息，预测的目标称为target或focal agent。
3、车辆轨迹预测系列 （一）：轨迹预测方法综述解析 摘要：为了确保自动驾驶汽车在动态环境中安全驾驶，它们必须预测附近交通参与者（尤其是周围车辆）的未来状态，类似人类驾驶员的预测驾驶能力。这促使研究者致力于轨迹预测领域，并提出多种方法。
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