专家访谈汇总：DeepSeek催生AI耳机概念股

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自动化编程插件支持VSCode中多模式编程、文件操作、命令行集成及多模型API调用，能够自动读取文件、安装依赖、运行代码并修复错误。

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通过大语言模型，投资决策中的主观因素可以被转化为数据化的、可以量化的变量，帮助投资者在编写投资模型时进行更高效的量化分析。

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模型能够自动从分析师报告中提取出市场趋势、产业链信息及企业财务数据，为量化投资模型提供有价值的输入数据。

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模型可通过情感分析等技术帮助投研人员从新闻、社交媒体、报告等文本中提取出相关情绪和观点，进一步优化量化投资模型对市场动向的理解。

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通过ChatGPTTask和Operator等智能体，投研人员可以自动执行如定期获取信息、自动化浏览网页等任务。

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这些智能体能够替代人类完成许多重复性、机械性的工作，从而让投研人员有更多的时间专注于价值创造性工作。

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通过构建知识库，投研人员可以便捷地从历史数据和报告中提取信息，甚至通过直接提问获得相关答案。

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对于不希望投入过多硬件和运维成本的投研机构，可以选择大模型API服务，如 OpenRouter、火山引擎、阿里云 等平台提供的API。

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使用 Ollama 等工具进行本地化部署，简化了大模型的安装和运行流程，同时保障了数据隐私和安全性。

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大模型虽具备强大的信息处理能力，但依赖模型的决策可能导致过度依赖自动化分析，忽视了人类专业判断的作用，可能造成风险管理不足。

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模型的输出受训练数据的影响，若训练数据存在偏差，可能导致模型输出有偏误，影响投资决策的质量。

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在投研过程中，尤其是涉及到敏感数据时，模型的使用可能面临合规风险，尤其是在数据隐私和信息安全的监管环境下。

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根据机器之心微信公众号的报道，豆包团队在发布前已经对其背后的实时语音大模型进行了严格评测，涵盖了 拟人度、情商、通话稳定性、对话流畅度等多个维度 。

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在测试结果中，豆包的实时语音大模型表现相当出色， 评分为4.36 （满分5分），而与之对比的 GPT-4o 仅为 3.18分 。

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而在「一听就知道是AI与否」的评测中，豆包的模型表现优于GPT-4o， 仅2%的反馈认为豆包的语音过于AI化 ，而GPT-4o则有超过30%的反馈显示其语音显得过于人工化。

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豆包在实时语音大模型领域的优势，尤其是在情绪理解和情感表达方面，将成为其吸引用户并扩大市场份额的重要因素。

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随着语音交互技术的普及，豆包可能会在智能助手、客户服务、教育及医疗等多个行业中获得广泛应用。

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豆包通过不断迭代语音技术，可能会引领语音助手、智能客服等领域的技术标准，并带动相关产业链的发展。

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与其他企业（如Google、亚马逊、微软等）相比，豆包的定位可能会更注重情感化和拟人化的语音交互体验，这使其在细分市场中具有差异化竞争优势。

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豆包对经销商的控制能力有限，若经销商未按公司的政策要求进行销售或发生违约，可能会影响豆包的产品销售和品牌形象。