📰 研报摘要
查看全文 ➔本次会议围绕 K3 大模型在投研专业场景的能力测评及 AI 投研行业趋势展开。测评结果显示，K3 在时效性判断、证据边界控制、前提纠错等维度表现突出，综合推理能力进入第一梯队，且单任务成本显著低于 CloudFAB-5 和 GPT-5.5。在日内事件归因、债券行情分析等具体测评案例中，K3 展现了较强的推理纪律性，但在深度投研框架的前瞻性与建模深度上与顶尖模型仍有差距。会议同时介绍了 Alpha Engine 投研引擎，其支持多模型接入与数字化 skill 封装，旨在提升投研人员的效率。最后，会议探讨了 AI 投研的行业趋势，认为目前处于从中级分析师能力向 AI 基座能力升级的阶段，将促成“投研平权”与“超级个体”的出现，并建议个人和企业分别构建专属上下文和高价值数据库以形成竞争壁垒。