花旗加码亚洲市场布局 主经纪业务团队规模将增一成
花旗集团拟于本年度扩大亚太区域主经纪业务团队规模，预计增员约10%，此为其深耕该区域对冲基金市场的重要战略举措。据花旗Asia South市场主管Sue Lee透露，此番扩张重点布局新加坡与印度市场；该行正在这两地招募前台及技术岗位专才，以强化其全球服务平台。这一区域部署亦契合花旗的全球战略蓝图，即在2028年前，将主经纪业务资产管理规模从2025年的4，500亿美元扩展至7，000亿美元以上。尽管花旗长期在利率及固定收益领域保持优势，但其股票业务相较华尔街竞争对手仍有差距，现正全力追赶。该行主经纪业务主
AI训练数据即将见底
当前主流人工智能技术大多依托机器学习与深度学习架构，其本质在于从海量数据中提取隐藏的模式与规律。缺少训练数据，模型将无法完成学习，人工智能的智能属性也就无从谈起，正因如此，数据常被视为人工智能的“能量来源”。步入大模型时代，采用自监督学习的预训练策略显著降低了对人工标注数据的依赖，使模型能够以更低成本、更高效率处理大规模数据集，推动了数据、模型参数与计算资源三者的协同发展。基于此，业界归纳出著名的规模定律：大语言模型的能力与模型参数量、训练数据规模、计算资源之间呈现平滑的幂律关系，简言之，就是模型规模越大