模型之上、能力之下：AI投研還缺什么.pdf
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- 時間：2026/05/27
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本報告深入探討了AI投研在模型和數據層之外缺失的“方法論層”瓶頸。報告指出，盡管大模型執行能力強且數據接口開放，但研究團隊沉淀的框架、口徑和邊界條件尚未轉化為AI能力。報告提出了研究能力“煉化”的三階段路徑：工具化（解決會不會算）、技能化（解決會不會解釋）和經驗化（解決會不會積累）。通過基金標簽矩陣、資產配置模型和行業輪動信號的封裝實踐，展示了研究能力工具化的可行性。然而，工具化后AI易產生“專業型幻覺”，根源在于隱性知識難以編碼。報告強調建立“反饋→記憶→Skill”閉環的重要性，通過記憶折舊和研究員治理，實現AI能力的持續演進。最終結論是，AI投研的核心競爭力將從擁有工具轉向將研究方法和經驗轉化為AI可繼承的能力資產，研究員角色將從執行者轉變為能力治理者。
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