智能投研技术联盟近日在中国(上海)自由贸易试验区正式揭牌成立。智能投研技术联盟定位于服务智能投研技术领域的跨行业、开放性、非营利性的交流平台,上海市金融工作局任指导单位,由京东数科、华安基金、国泰君安、恒生电子、清华大学金融科技研究院等72家从事智能投研技术应用、开发、研究、服务和支持的相关机构和组织共同发起设立。
随着机器学习、自然语言处理、生物识别等AI技术投研业务中应用,智能投研技术辅助金融机构从业人员、提高行业工作效率的效果显现。智能投研技术联盟旨在促进提升资管科技水平,开展成员间的学习研究交流与协同创新,更好地发挥金融及金融科技服务于实体经济的重要作用。
作为联盟的发起方之一,京东数科在2019年就推出资管科技平台JT²,围绕资管机构的研究分析、投资决策、风险管理、智能交易、IT系统架构升级等提供平台化及定制化的综合解决方案,助力资管机构提升整体的运营管理效率,尤其是投研等核心环节的效率,助力资管机构提升主动管理能力。
在智能投研技术领域,JT²平台以提供覆盖海内外市场的专业资讯,全球宏观经济数据、政策动向、研究报告及机构观点等,依托大数据分析及人工智能算法,实现智能筛选、智能推送、智能舆情分析等,同时,京东数科可以为金融机构提供包括基础数据平台、数据采集处理、数据仓库搭建、数据资产运营、场景化应用等全流程的、本地化部署的数据中台解决方案,助力金融机构完善数据治理体系,并形成如“高管驾驶舱”、“基金经理驾驶舱”等可视化应用,提升机构运营管理效率。
8月25日,京东数科主办的第二届资管科技行业高峰论坛上,JT²也正式启动资管科技生态合作伙伴引进计划,与吉贝克、金纳科技、科大国创、丽海弘金、量投科技、美市科技、诺祺科技、数库科技、私募排排、烯牛数据、犀语科技、云通数科、用友金融、中诚信信用分析等十余家资管科技生态合作伙伴代表举行合作仪式,共建资管科技服务新生态。
作为智能投研技术联盟组织委员会委员,京东数字科技希望通过开放平台服务,和更多技术和解决方案提供商一起共建资管生态,为广大资管机构提供全面、有效兼具弹性的解决方案。
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2025年10月17日，上海在人工智能技术加速演进、产业生态持续升级的关键时期，由上海市漕河泾新兴技术开发区发展总公司联合天罡智算交易平台共同发起成立的“漕河泾天罡人工智能研究院”（以下简称“研究院”）正式揭牌。研究院将依托漕河泾的产业资源与平台优势，联合上海交通大学、上海社会科学院等权威机构，聚焦
“AI大模型六小虎”百川智能危机重重。这是前搜狗CEO王小川创办的AI公司。昨天就爆出新闻，百川智能的联合创始人离职，这是王小川入局AI的第一道大坎。接下的成败非常关键：(1)拿下河北(2)学习科大讯飞百川智能离职高端概览：(1)2025年7月10日，百川智能技术联合创始人谢剑将离职。他是百川只能的
7月17日凌晨，月之暗面推出新一代大模型KimiK3，参数规模冲至2.8万亿。这不仅是月之暗面“迄今能力最强的模型”，也是全球首个开源的3万亿级大模型。紧接着，阿里7月19日发布Qwen3.8-Max-Preview，参数2.4万亿。DeepSeekV4“满血版”最快7月20日亮相。MiniMax被
WAIC2026首日，千问推出两款AI硬件新品——升级为智能体眼镜的千问AI眼镜，以及首款AI智能体耳机。千问AI智能体眼镜新增了全双工语音（支持边说边听、随时打断）、眼动追踪（视线即指令），还实现了行业首创的用户体征实时监测——心率、血氧、HRV等数据都能实时获取。这不是千问第一次做硬件。此前千问
7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。展览面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，展出3000余项展品，超300款产品全球首发。今年最大的变化是什么？AI不拼参数了，拼落地。前两年WAIC上，厂商忙着比谁的模型参数多、跑分高。今年不一
7月19日，阿里正式发布千问输入法App，目前已登陆苹果AppStore及各大安卓应用商店。这款产品定位为以语音输入为核心的AI输入法，依托千问语音大模型，宣称语音输入速度最快可达每分钟300字，主打“说完即成稿”。这是继腾讯微信输入法、字节跳动豆包输入法之后，第三家入局AI输入法赛道的互联网大厂。
7月19日，阿里云正式发布TokenPlan个人版，并同步开放Qwen3.8-Max-Preview旗舰模型的抢先体验。这是阿里在AI大模型赛道上的又一重要落子，也是面向个人开发者的一次全面“降价”和“开源”。TokenPlan个人版：专为个人开发者打造的AI算力订阅服务TokenPlan个人版是阿
在2026年的大模型竞技场中，选择困难症已经成为技术团队最普遍的“隐形开发成本”。一边是xAI阵营的Grok4.5凭借其“真实世界感知”与“低延迟推理”在社交媒体与实时数据分析领域异军突起，另一边是新兴选手SolPro主打“长上下文理解”与“复杂逻辑链推理”，在代码生成与学术分析场景中频频刷榜。当评
引言过去时间，基础模型的发布节奏快过业界预期。从xAI的Grok4.5、Mistral的Codestral、到Anthropic的Claude系列，再到OpenAI的GPT-5.5以及Gemini3.5，开发者与企业在同一时期往往需要调用来自四个以上家族的模型。直接对接各家官方API不仅意味着分头签
KimiK3的发布，狠狠地刷了一波存在感。2.8万亿参数，仅仅是这个数字就已经足够炸裂——这不仅是目前全球参数规模最大的开源模型，更意味着MoE（混合专家）架构在大规模稀疏化训练上又迈出了一大步。更关键的是，它选择了完全开源，包含模型权重和技术报告，整个社区都可以直接复现、微调、部署。这已经不是一场
7月14日到16日，小米干了三件大事。第一天，亮出人形机器人在汽车工厂的“实习成绩单”；第二天，开源了一个能批量“造数据”的生成模型；第三天，发布了一个基于10万小时真实数据训练的机器人“大脑”。三天三步，从硬件到数据到模型，小米把具身智能的“本体—数据—模型”三层拼图一次性拼完了。第一天：机器人进
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