伍家辉

当谈到大模型产业未来的发展方向时，赵翔表示，有三个技术方向将引领整个大模型：第一，混合专家（Moe）架构已经成为标配。据悉，蚂蚁数科通过构建全面的金融任务数据体系以及模型训练算法创新，实现模型更强的金融推理能力及可信性。.appendQr_wrap{border:1pxsolid#E6E6E6;padding:8px;}.appendQr_normal{float:left;}.appendQr_normalimg{width:100px;}.appendQr_normal_txt{float:left;font-size:20px;line-height:100px;padding-left:20px;color:#333;}海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：李铁民。基于千亿级金融专业数据语料，通过可信数据合成技术以及结合专家标注的金融长思维链（CoT）构造机制，显著提升模型处理复杂任务的能力，让大模型天生懂金融，出厂即专家。此外，还有非推理版本的14B和72B参数大模型，以满足金融机构在多样化场景下的部署需求。Agentar-Fin-R1基于Qwen3研发，在FinEval1.0、FinanceIQ等权威金融大模型评测基准上超越Deepseek-R1等同尺寸开源通用大模型以及金融大模型，显示其更强的金融专业性、推理能力以及安全合规能力。构建专业的金融大模型是推进金融与AI深度融合的必然路

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自动驾驶领域，MogoMind通过多源数据融合和长尾场景持续学习，反哺自动驾驶模型训练。针对Agent的执行能力，PPIO率先支持Kimi-K2、Qwen3Coder等代码模型，实现强大的自主编程、工具调用和数学推理能力。强安全隔离，让不同Agent沙箱的环境可实现完全隔离，当多个任务并发执行时，每个任务都能在独立环境中运行，从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。PPIOAgent沙箱基于FirecrackerMicroVM构建，具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性，无需预部署，即启即用，让Agent的所有操作均处于受限、可控的状态。目前PPIO的AI智能体平台企业版本已有实践案例落地：基于AI智能体平台，PPIO为某国际学校打造了智慧教育全场景解决方案，覆盖管理、教学、学习、研学全场景，贯穿课前备课、课堂作业、学情分析、心理监测、家校互动等全流程，适配校内校外各教育阶段。同时，PPIO模型服务平台还提供涵盖文本、语音、视频、图像等多模态模型支持，满足多样化Agent应用需求。通用版以分布式GPU云底座为支撑，发布中国首款兼容E2B接口的Agent沙箱，以及更适用于Agent构建的模型服务，为个人开发者与中小企业提供兼具性能、效率、成本优势的AI智能体平台。针对Agent的规划能力，PP