{"input_url":"https://www.stcn.com/article/detail/4199974.html","gnews_decode":"https://www.stcn.com/article/detail/4199974.html","http_status":200,"final_url":"https://www.stcn.com/article/detail/4199974.html","html_length":48940,"trafilatura_result":"ok","text_length":3468,"text_preview":"一天的投研工作结束后，基金经理和研究员离开办公室，另一支“投研团队”却没有下班。\n研报、公告、会议纪要和市场观点仍在持续汇入系统，大模型忙着解析、提炼和分类；一些相对规则化的研究和业务方法，则被进一步封装成Skill（技能），供不同场景反复调用；更进一步，Agent（智能体）开始尝试自主拆解任务、调用工具，并组织多个环节协同完成工作。等到第二天基金经理和研究员重新坐到电脑前，一部分过去需要人工完成的基础工作已在后台完成。\n“AI（人工智能）的能力提升很快，已经从大学生水平变成了博士生水平。”上海某公募一位量化基金经理向证券时报记者表示，他在日常投研中使用AI进行因子挖掘，时常能够发现传统研究过","verdict":"OK"}