〖One〗,希勒谈阿森纳欧冠前景:错失阿尔瓦雷斯成为争冠隐忧-rssai9575ed89a41501bf
,复旦大学人工智能教授漆远:95%企业AI看不到业务回报,可信智能层是破局关键
在9月9日举办的2026外滩大会《AI重塑金融范式:可信AI与金融智能体前沿论坛》上,复旦大学特聘教授、人工智能创新与产业研究院院长、上海科学智能研究院院长漆远在主题演讲中指出,AI经历了从能“说”到能“推理”再到能“办事”的关键阶段,已经从基模走向了Agent,接下来是世界模型到通用AGI的竞争。
分析背景时,他援引麻省理工的研究报告指出,当下企业AI正在剧烈分化,真正落地的只有约5%,仍有95%困在试点,大量投入看不到业务回报。
他分享了关于人工智能的两大主流观点,模型派认为,随着推理模型与通用模型能力持续变强,手脚架很大程度上会被模型本身取代;而智能层派认为,模型会趋于同质化,真正之前的是智能层。
在他看来,企业需要的不只是Token,而是成为人工智能原生企业,打造可信智能层是关键,其不是聊天入口,而是可积累、可治理且持续进化的人工智能。
他表示,未来将出现通用大模型(commodity model)与企业专属的“harness”(运行环境、知识、工作流)的分离。企业将更重视如何利用通用模型创造价值,而非单纯拥有模型本身。
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〖Two〗,要站在田里,而不是站在光里?——道达投资手记-85351bf9,复旦大学人工智能教授漆远:95%企业AI看不到业务回报,可信智能层是破局关键
在9月9日举办的2026外滩大会《AI重塑金融范式:可信AI与金融智能体前沿论坛》上,复旦大学特聘教授、人工智能创新与产业研究院院长、上海科学智能研究院院长漆远在主题演讲中指出,AI经历了从能“说”到能“推理”再到能“办事”的关键阶段,已经从基模走向了Agent,接下来是世界模型到通用AGI的竞争。
分析背景时,他援引麻省理工的研究报告指出,当下企业AI正在剧烈分化,真正落地的只有约5%,仍有95%困在试点,大量投入看不到业务回报。
他分享了关于人工智能的两大主流观点,模型派认为,随着推理模型与通用模型能力持续变强,手脚架很大程度上会被模型本身取代;而智能层派认为,模型会趋于同质化,真正之前的是智能层。
在他看来,企业需要的不只是Token,而是成为人工智能原生企业,打造可信智能层是关键,其不是聊天入口,而是可积累、可治理且持续进化的人工智能。
他表示,未来将出现通用大模型(commodity model)与企业专属的“harness”(运行环境、知识、工作流)的分离。企业将更重视如何利用通用模型创造价值,而非单纯拥有模型本身。
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〖Three〗,将86吨黄金“运出”北美!荷兰央行回应每经:一旦出现危机,方便快速动用-0a62c754,复旦大学人工智能教授漆远:95%企业AI看不到业务回报,可信智能层是破局关键
在9月9日举办的2026外滩大会《AI重塑金融范式:可信AI与金融智能体前沿论坛》上,复旦大学特聘教授、人工智能创新与产业研究院院长、上海科学智能研究院院长漆远在主题演讲中指出,AI经历了从能“说”到能“推理”再到能“办事”的关键阶段,已经从基模走向了Agent,接下来是世界模型到通用AGI的竞争。
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他分享了关于人工智能的两大主流观点,模型派认为,随着推理模型与通用模型能力持续变强,手脚架很大程度上会被模型本身取代;而智能层派认为,模型会趋于同质化,真正之前的是智能层。
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他分享了关于人工智能的两大主流观点,模型派认为,随着推理模型与通用模型能力持续变强,手脚架很大程度上会被模型本身取代;而智能层派认为,模型会趋于同质化,真正之前的是智能层。
在他看来,企业需要的不只是Token,而是成为人工智能原生企业,打造可信智能层是关键,其不是聊天入口,而是可积累、可治理且持续进化的人工智能。
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〖Seven〗,可选消费ETF华夏(562580)开盘涨0.37%,重仓股美的集团跌0.18%,比亚迪涨0.00%-551bc5c5,复旦大学人工智能教授漆远:95%企业AI看不到业务回报,可信智能层是破局关键
在9月9日举办的2026外滩大会《AI重塑金融范式:可信AI与金融智能体前沿论坛》上,复旦大学特聘教授、人工智能创新与产业研究院院长、上海科学智能研究院院长漆远在主题演讲中指出,AI经历了从能“说”到能“推理”再到能“办事”的关键阶段,已经从基模走向了Agent,接下来是世界模型到通用AGI的竞争。
分析背景时,他援引麻省理工的研究报告指出,当下企业AI正在剧烈分化,真正落地的只有约5%,仍有95%困在试点,大量投入看不到业务回报。
他分享了关于人工智能的两大主流观点,模型派认为,随着推理模型与通用模型能力持续变强,手脚架很大程度上会被模型本身取代;而智能层派认为,模型会趋于同质化,真正之前的是智能层。
在他看来,企业需要的不只是Token,而是成为人工智能原生企业,打造可信智能层是关键,其不是聊天入口,而是可积累、可治理且持续进化的人工智能。
他表示,未来将出现通用大模型(commodity model)与企业专属的“harness”(运行环境、知识、工作流)的分离。企业将更重视如何利用通用模型创造价值,而非单纯拥有模型本身。
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