解密AI调研真相：神经符号AI与LLM的核心差异及行业实践
解密AI调研真相：神经符号AI与LLM的核心差异及行业实践过去半年，我们收到最频繁的疑问是："用ChatGPT模拟目标用户填问卷，这不就等于虚拟调研吗？既高效又省钱！"这种观点乍听之下合情合理，实则将两种截然不同的概念混为一谈。为了阐明这个问题，我先打个比方。角色演绎（纯LLM构建虚拟样本） vs. 精密仪器（神经符号AI驱动预测）第一种方式，如同聘请一位表演出色的演员。你向演员描述："你是月入两万的上海白领，精通护肤。"接着提问："这款面霜你会购买吗？"演员能演绎出一段生动的内心戏——"我正关注抗衰老，
人工智能金融优化：范式革新与技术重构
上海市社会科学界联合会主管主办摘要：人工智能技术和大语言模型在金融市场中的广泛应用，为解决传统金融优化问题提供了新机遇和载体，显著提升了金融建模和决策优化能力。本文基于金融行为最优化的核心逻辑，探讨了金融产品价格预测、投资组合管理、风险识别及监管手段的先进性等核心问题，对比传统金融方法与人工智能金融方法，揭示AI技术在金融优化中的范式革命和技术重构过程，总结其具体路径和创新，展现人工智能金融在优化问题中的优异表现。作者：殷德生，华东师范大学经济与管理学院、中国金融研究院教授；王涵，华东师范大学中国金融研究