银行人看得懂、用得上的 AI 知识库
Agent-First 内容写作、AI 大模型、银行业数字化转型的深度文章，拆解银行 AI 落地。
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贵模型何时撒手
NVIDIA、HKUST与UIUC研究长程Agent任务中从贵模型到便宜模型的一次性交接。AgentBaton检测器根据任务进度模式学习何时切换，在11对模型组合上平均省65.9%的API成本，同时保持准确率，最高比全程用贵模型还高8.8分。反向交接（便宜切贵）几乎不省钱。本文分析它对银行长程Agent任务的成本优化。
模型也会被投毒
Anthropic、UC Berkeley与UIUC发现：在预训练语料中投毒0.1%就能植入远程代码执行后门，且能穿过干净的后训练管线存活到CLI Agent。4B模型上普通文件路径触发时Pass@32攻击成功率92.7%，干净提示触发率0%。模型越大攻击越容易；0.0005%投毒率在单种子测试中仍有1.4%触发。本文分析银行使用开源预训练模型的供应链风险。
银行需要自己的OS吗
新人工智能时代，银行IT从核心系统、信贷、风控、CRM、OA堆叠走向统一入口。本文回答三个问题：银行是否需要一个智能操作系统，需要怎样的操作系统，以及能不能用大模型加速研发建设。核心判断：银行需要的不是替代核心账务的新OS，而是架在所有系统之上的意图理解、任务编排、权限代理与审计总线；大模型能写代码和理解遗留系统，但权限、审计和回滚逻辑必须人来设计。
中美太空智能算力与在轨大模型深度对比：从 Suncatcher 的第一首俳句，到三体计算星座的二十五个模型
以 Google Project Suncatcher 在轨 TPU 首次生成 Gemma 4 回答为切口，系统对比中美太空算力路线：三体计算星座、星算计划、灵境星座与 Suncatcher、Starcloud、SpaceX 百万星申请；拆解能源、散热、辐射、星间链路、发射成本、芯片、维护、频轨与安全八大约束，并提出分层解决思路。
重排序别用决策调
Passau大学与ITU测试：决策微调是否比重排序微调更适合做重排序器。用6个Qwen模型从0.6B到27B、10个TREC DL与BEIR集合。重排序微调在0.6B到9B上赢5到29个nDCG@10点，27B打平；决策微调在9B以下不超过未微调基线。校准优势取决于问题措辞，不能弥补排序质量差距。本文分析银行知识库重排序该用什么微调目标。
检索不生成token
Cornell与ASAPP提出DecisionRAG，用决策模型做层级检索替代第一阶段检索器：不生成token，一次前向传播给候选打分，从宽主题逐层导航到文档和段落。在MultiDoc2Dial上比稠密检索加8B重排器高13.8个R@1点，Natural Questions上17.4个Hit@1点，检索仅0.7到1.8秒。本文分析它对银行制度库、合同库和客服知识库检索的意义。
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- 86% 的专家跟着 AI 的“偏好”走了：Anthropic 判断力实验深度解读，以及如何借助 AI 持续提升个人专家能力与决策判断力2026-10-29
- 银行未来需要什么人2026-10-29
- 多智能体时代谁负责2026-10-29
AI治理59 篇
- 银行需要自己的OS吗2026-11-02
- 银行开始封AI助手2026-11-02
- 证监会 JR/T 0357—2026《证券期货业基础大模型选型评估指引》深度解读：六个维度怎么用，智能体时代还缺什么2026-11-01
- AI监管的学术地图2026-11-01
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金融科技59 篇
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