2022年1月4日,由QECon组委会和Testin云测试共同评选的“2021年度证券行业应用质量评选”结果正式出炉,国泰君安证券荣获“最佳应用质量奖”“最佳技术创新奖”“最佳研发效能奖”三大奖项。
国泰君安是一家中国证券行业长期、持续、全面领先的综合金融服务商。国泰君安跨越了中国资本市场发展的全部历程和多个周期,始终以客户为中心,深耕中国市场,为个人和机构客户提供各类金融服务,确立了全方位的行业领先地位。2011到2020年,国泰君安的营业收入连续十年名列行业前三,在致力于实现高质量增长、规模领先的同时,注重软件应用的研发能力和技术创新。
2020年国泰君安向着“受人尊敬、全面领先,具有国际竞争力的现代投资银行”目标奋力前行,取得了较好的经营业绩,实现营业收入352.00亿元,同比增长17.53%,行业排名继续保持第3;实现归属母公司股东净利润111.22亿元,同比增长28.77%,行业排名第2,较上年提升2位。2021年,国泰君安前三季度实现营业收入319.07亿元,同比增长23.97%;实现归属于母公司所有者的净利润为116.35亿元,同比增长29.97%。
中国证券业协会发布的2020年度证券公司脱贫攻坚等社会责任履行情况专项数据统计显示,国泰君安2020年的公益性支出金额为3882.45万元,行业排名第三位。
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亚利桑那州立大学的研究团队开发了RefEdit,这是一种新型图像编辑AI系统,能够准确理解和处理指代表达(如"中间那个人"、"右边的猫")。通过创建RefEdit-Bench基准测试,研究者们证明现有模型在多物体场景中表现不佳。他们设计了一种创新的数据生成流程,仅用2万样本就训练出的RefEdit模型超越了使用数百万样本训练的大型模型。这一突破使AI图像编辑在复杂场景中更加精确和实用。
这项研究提出了Critique-GRPO,一种创新的在线强化学习框架,将自然语言批评与数字反馈相结合,克服了传统仅用数字反馈的三大局限:性能瓶颈、自我反思效果有限和顽固性失败。实验表明,该方法使大语言模型能够从错误中学习并改进,在八项数学和通用推理任务中,将Qwen2.5-7B和Qwen3-8B模型的平均通过率分别提高了约4.5%和5%,超越了包括那些引入专家示范的方法。研究还揭示,高熵探索和长回答并不总是最有效的学习方式,质量更重要。这一方法为大语言模型的自我提升能力开辟了新路径。
这篇研究介绍了"量化LLM评价者",一个创新框架,能使大型语言模型(LLM)在评估其他AI输出时更接近人类判断。由麻省理工和Adobe联合研发的这一方法,将评估过程分为两个阶段:先让LLM生成文本评价,再用轻量级机器学习模型将这些评价转化为更准确的数值评分。研究提出了四种评价者模型,适用于不同评估场景,实验表明它们不仅能显著提高评分准确性,还比传统微调方法更节省计算资源。这一框架特别适合人类反馈有限的场景,为AI评估领域开辟了高效且可解释的新路径。
这项研究由IDEA、华南理工大学和北京大学联合开发的Rex-Thinker系统,通过模仿人类的链式思考方式来解决物体指代问题。与传统直接输出边界框的方法不同,它采用规划-行动-总结的三步骤推理,使AI能像人类一样逐步分析图像中的候选物体,并在找不到匹配物体时拒绝作答。通过构建90,824样本的HumanRef-CoT数据集和两阶段训练方法,系统在精度、可解释性和泛化能力上均取得了显著进步。