OpenAI在2026年9月发布了新一代智能体模型GPT‑6 Astra，它不再局限于文本生成，而是具备直接操控电脑的能力。模型不需要依托各类软件接口，就能模拟鼠标和键盘自主完成操作。并且它的上下文窗口拓展到了百万级token[1]，足以承载长周期、多步骤的复杂任务。放到金融领域来看，这套能力会深刻影响量化研究、数据分析与文献综述这类工作，也在慢慢改变行业原有的工作模式。图 1 GPT-6 Astra与传统AI的对比图一．GPT-6 Astra 的核...

随着大模型技术日趋成熟，智能体在金融领域的应用探索逐步增多。但在走向真实业务场景时，行业普遍面临三个瓶颈，一是工具调用不可控，模型在调用外部接口时容易生成错误参数或陷入重复调用循环，导致数据污染甚至系统异常；二是多步任务中会存在的状态遗忘，例如在串联的读取、计算、生成流程中，智能体常在中途丢失前序上下文，造成前后输出矛盾；三是迭代调整成本高，传统智能体每次适配新规则都需要重写 Prompt 或调整底层....

BloombergGPT：七千亿token训练出的金融大模型当ChatGPT出圈后，大模型也快速进入了金融领域，但通用大模型在金融业的缺陷也随之暴露。仅仅依托公开网页语料训练，通用大模型缺乏金融认知，面对专业词汇，仅能识别字面含义，无法理解金融场景下的意义及逻辑。并且，网络上多为二手碎片化信息，缺乏金融终端一线真实数据，通用大模型无法习得市场真实运行规律，难以适配专业金融场景。在此背景下，彭博联合约翰霍普金斯大学，于2...

读懂什么是深度学习从前，交易员往往需要梳理海量行情，才能捕捉市场异动变动；金融分析师需要研读海量报表，才能甄别市场风险信号。如今，依托深度学习技术搭建的智能系统，瞬间就能完成全量信息的捕捉与筛选。深度学习作为支撑当下人工智能发展的底层基石，正全方位地重构金融行业的数据处理与风险判断。本文将梳理深度学习的发展历史、前沿技术进展，聚焦数字金融领域，展现深度学习的实践价值。一、起源与背景深度学习的源....