人工智能在医疗领域的应用:大型语言模型与聊天机器人的潜力和局限性
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人工智能在医疗领域的应用:大型语言模型与聊天机器人的潜力和局限性

这篇文章主要介绍了两种人工智能模型,即生成式预训练转换器(GPT)和ChatGPT,这两种模型都利用大量文本数据进行训练,从而具备模拟人类语言处理能力。特别是,ChatGPT在医疗领域中展示了良好的前景,例如能正确分类临床记录中的参数,从自身错误中学习并纠正,但同时也存在一些局限性和伦理问题。作者进行了一个简短的调查,评估了ChatGPT在四种临床和研究场景中的潜在用途。此外,文章还评估了ChatGPT理解和总结信息以及根据摘要的背景、方法和结果部分的文本得出结论的能力。
史安怡:文字间传递温暖的力量
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史安怡:文字间传递温暖的力量

这篇文章探讨了人工智能在医疗领域的应用,重点关注了人工智能在辅助诊断和药物研发方面的潜力。作者通过介绍一些案例来说明人工智能如何改善医疗结果的准确性,并减少医生的工作负担。此外,文章还讨论了人工智能在医疗隐私方面的挑战,包括数据保护和患者同意等。总的来说,作者认为人工智能有望成为医疗领域的重要创新力量,但也需要克服一些隐私和安全方面的问题。
留给ChatGPT的时间不多了,公募大调仓,AI黑马基金怎么选?
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留给ChatGPT的时间不多了,公募大调仓,AI黑马基金怎么选?

前几天看到一个词,叫“北大效应”,意思是,如果当北大的人开始扎堆进入一个行业,并且用北大的招牌吸引流量的时候,这个赛道基本就已经进入红海,卷死了。 这让我想起最近一位投资圈的朋友说,公募也有一个“消费基金效应”,就是说,当消费基金经理开始扎堆买某个行业,就是赛道见顶的标志,比如医药、比如新能源…… 那么……ChatGPT呢? 海通证券新鲜出炉了一份研究报告,里面提到,一季度公募基金已经开始向TMT调仓!并且,他们回顾了公募基金的调仓历史,指出,公募大调仓基本要1年的时间。 也就是说,ChatGPT的“消费基金时刻”还没有到来,但,留给TMT赛道的“蓝海”时间似乎也不多了。 在公募大调仓结束之前,如何先人一步,找到最具潜力的AI基金呢? 其实,FOF就是一个简单有效的观测路径。 在FOF圈子里面,最擅长挖掘黑马的,是华夏基金FOF团队。他们有一套独特的资产配置框架,并启用AI选基金,过去几年,挖掘出了华安基金的刘畅畅、泰达宏利基金的孟杰、创金合信基金的王浩冰、富国基金的孙彬等一系列黑马基金经理,被称为“黑马基金挖掘机”。 在这一波ChatGPT行情当中,新的黑马已经起跑,从基金一季报中,我们发现,华夏基金的FOF产品也提前潜伏,做出了相应的布局。 用AI选AI基金经理?华夏FOF团队的“黑匣子”里究竟有什么秘密? 本期,我们采访了华夏基金资产配置部基金研究负责人卢少强,作为“黑马基金”的伯乐,卢少强自己也是一位FOF黑马基金经理,他科技味满满的基金投资框架,如何为投资者提供不一样的价值? 一起来看看。 01 AI黑马怎么选? 2月份的时候,瑞银集团出了一份报告,里面指出,ChatGPT在发行短短两个月的时间内,就获得1亿月活用户。而在此之前,TikTok(抖音国际版)达到1亿用户用时9个月,Instagram(照片墙)则花了两年半的时间。 英伟达CEO黄仁勋随后在演讲中甩出一个金句:这是AI的“iPhone”时刻! 这股热潮火速点燃了久旱的A股,TMT板块登台唱戏。 市场风格的变化也触发了卢少强FOF配置框架的“警报器”。 华夏FOF团队的投资框架是“自上而下择风格,自下而上挖黑马”,在市场风格发生巨变的时候,是否需要将配置方向TMT进行偏移?卢少强进行了三方面的剖析。 ① 赛道间的PK “分析TMT肯定要先分析新能源。”卢少强指出,在成长赛道究竟是向新能源偏离,还是站队TMT,需要将两者拉出来PK一番。 新能源的优势是:行业仍处于高速增长的过程。 但目前的问题在于:1)新能源车的渗透率已经达到35%以上,当前还面临着价格战的隐忧;2)光伏在过去两年产能大幅扩张之后,产业链降价预期强烈;3)从二级市场的角度来看,由于前两年的抱团,资金筹码结构较差。 TMT在一季度时,优势突出:1)政策层面上鼓励信创和数据要素;2)TMT板块已经跌了三年,周期和估值位置都处于低位,这是和新能源赛道相比最大的差别;3)ChatGPT引爆了AI的想象空间,产业层面有巨大的变革动力,成长型基金经理开始进行仓位的大幅偏离。 一轮PK下来,TMT已经凸显配置性价比。 ② 锁定机会和空间 第二个问题在于:进行多大的偏离? 在研究TMT行业的这波上涨时,卢少强发现,很像几年前医药板块以及新能源的投资路径。 “为什么上一波医药行情资金都涌向CXO?新能源都在投资锂矿?”卢少强说,因为市场在寻找确定性量增,在这波TMT行情中,光模块和芯片就是算力的需求,类似于医药的CXO,新能源的锂矿和逆变器,这部分是有盈利释放的,相对来说确定性较高,所以成为了市场追捧的对象。 还有一个就是下游,应用层面上传媒的确定性也更强,同时传媒板块在跌了7年之后,也进入了业绩释放期。 从中观和微观的维度,卢少强发现,TMT行业确实已经出现了积极的变化,并且,他认为,在经历了年初一波上涨之后,TMT行业的投资机会已经从赔率投资逐步转向了胜率投资,接下来市场将会开始分化,主动基金经理在获取超额收益方面也会更加突出。 基于这样的判断,卢少强在行业配置上进行了适度的偏离。 ③ 潜伏“黑马基金” 那么,在TMT赛道沉寂了这么多年之后,市场上还有哪些AI基金值得配置? 卢少强的模型里面非常强调的一点,就是寻找基金的“途径”,在这次AI基金的挖掘中,他有三个途径。 1) 通过模型筛选,结合量化机器学习的手段,一个是直接找到模型推荐的基金经理,再进行深度印证;一个是找到在这波行情中果断调仓进行行业偏移的基金经理,再结合他的背景进行验证。 比如,有一位成长股选手,本身是研究电子行业出身,之前的配置是一手新能源,一手半导体,今年则非常果断地切换到了AI赛道上,这位基金经理管理基金的时间虽然只有一年多,但已经进入了卢少强的“黑马阵营”。 2) 通过华夏基金的“老朋友”,挖掘到一位曾经在华夏基金做过行业研究的基金经理,该基金经理也在今年成功切换到了AI赛道上。 3) 通过TMT行业的投研圈,寻找各家基金公司专注这一赛道的基金经理。 “现在AI整体还处于萌芽期,从产业渗透率的逻辑来说,生存率还非常低,所以我们在配置上并没有进行大幅的偏离。”卢少强说,但是,从投资的角度上看,由于市场整体处于历史估值的底部,AI部分细分行业也具备业绩基础,所以,现在已经到了积极拥抱AI相关资产的时候了。...