一、360智脑和通义千问双升级长文本
近日，人工智能新秀月的暗面（kimichat）在资本市场掀起波澜，最令人印象深刻的是他的长文本阅读功能。与chatgptt、与国外对手不同，如gemini，kimichat率先内测200万字长文本阅读(实际支持20万字阅读)。
在二级市场，Kimi概念股大幅上涨，华策影视、中广天择等已走出三板。
许多人工智能竞争对手在资本市场成功后看到了kimichat。
3月23日，360智脑宣布将推出500万字长文本阅读功能，下载360AI浏览器即可使用。此前的2月29日，360智脑已经推出了100万字长文本。
昨日，阿里通义千问推出了1000万字长文本功能，自称是全球文档处理能力第一的AI应用。
金融、法律、科研、医疗、教育等领域的所有专业人士都可以快速阅读研究生报告、分析财务报告、阅读科研论文、判断案件、阅读医疗报告、解读法律规定、分析考试成绩、总结深入文章。
值得注意的是，通义问题的升级不仅在于功能的增强，而且在于其免费开放策略。在目前的市场上，许多人工智能应用程序都采用了收费模式，通义问题的免费开放无疑为用户节省了大量的成本。此外，与最近备受关注的Kimi智能助手相比，通义问题的长文档处理能力是其的5倍，显示了通义问题在人工智能技术中的领先地位。
二、用Kimi和通义千问解读美团财务报告首先，让他们通读美团2023年报，给出自己的财务报告综述。
简单地说，Kimi确实掌握了财务报告信息、收入增长、规模、利润等最重要的信息，这也是财务分析师最关心的指标。
但另一方面，我们也注意到，Kimi更倾向于直接复制数据的读取。如图所示，业务规模以“千元”为单位，可读性相对较弱。
此外，对于业务复杂的公司美团来说，财务分析师也特别关注成本和业务状况。例如，即时分销是美团最近加强的重点，Kimi在这里的披露相对不足。
单一业务公司Kimi的报告就足够了，但对于复杂且不断变化的企业来说，却略显单薄。
让我们来看看通义千问的结果。
在基本财务部分，通义问题与Kimi没有太大区别，但数字从阅读体验优化为易于阅读的“1亿元”单位，具有很强的可读性。
与Kimi不同，通义千问对业务进行了详细的总结，如即时配送交易数量的增加，这是美团最重要的业务数据，也是衡量美团增长潜力的重要维度。
一般来说，财务分析主要依赖于三个表：损益表、资产负债表和现金流量表。与Kimi专注于损益表不同，通用问题详细总结了三个表，并进一步挖掘了闪存购买等业务数据。
Kimi刚刚发布了这一成就，并充分了解了AIGC领域的实力。然而，就目前的情况而言，其财务分析相对简单，更适合传统的单一业务公司，通用问题更适合我。我应该有一切，我可以读到我想看到的一切。
另一方面，我也觉得Kimi还需要在模型训练等方面进行润色，以避免过于标准的答案。
比如我问“美团的净利润和经营现金流有什么关系？”
Kimi的答案类似于教科书的标准答案，但没有结合“美团”进行分析，是会计专业“净利润和现金流”的标准答案。
同样的问题，我问了通义问题，标准答案占2/3，最后结合美团的具体数据进行了分析和总结。感觉对问题的总结和回答，通义问题更“人性化”。
结论：目前，人工智能基本上可以准确地提取数据和财务点，以满足第一次从复杂数据中了解财务报告基本信息的需要。然而，对数据的理解和处理仍然相对广泛。例如，我要求两家公司成为美团的估值模型，列出了各种模型的优缺点，并没有给出合理化的建议（现阶段公司选择哪种模型更合适）
三、国内大模型热度再次上升，带动a股相关概念股大幅上涨
阿里系大模型生态链梳理:
阿里大模型+金融：恒生电子
阿里大模型+交通:千方科技
阿里大模型+政务:南威软件
阿里大模型+教育:新开普
阿里大模型+电子商务：光云科技
阿里大模型+网络安全：安恒信息
阿里大模型+法律：金桥信息
阿里大模型+税务:税友股份
阿里大模型+设计：超图软件
阿里大模型+医疗:卫宁健康
国金证券认为，随着大型模式的不断升级，人工智能硬件需求持续强劲。从最近相关公司的业绩和指导方针来看，GPU、ASIC、人工智能服务器、光模块、交换机等需求保持快速增长。
中原证券认为，美国对高端GPU的供应限制越来越严格，国内人工智能算力芯片制造商迎来了黄金发展时期。海光DCU、寒武纪思元系列、华为升腾系列专用人工智能芯片等有望加速国内替代，进入快速增长期。海涵财经
10月10日，上交所再次举行券商座谈会，现场宣讲并购重组最新政策精神，并就进一步活跃并购重组市场、打通政策落地“最后一公里”听取意见建议。中信证券、中金公司、中信建投、华泰联合、国泰君安、国信证券、东方证券、广...
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