模型之上、能力之下：AI投研还缺什么.pdf
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- 时间：2026/05/27
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本报告深入探讨了AI投研在模型和数据层之外缺失的“方法论层”瓶颈。报告指出，尽管大模型执行能力强且数据接口开放，但研究团队沉淀的框架、口径和边界条件尚未转化为AI能力。报告提出了研究能力“炼化”的三阶段路径：工具化（解决会不会算）、技能化（解决会不会解释）和经验化（解决会不会积累）。通过基金标签矩阵、资产配置模型和行业轮动信号的封装实践，展示了研究能力工具化的可行性。然而，工具化后AI易产生“专业型幻觉”，根源在于隐性知识难以编码。报告强调建立“反馈→记忆→Skill”闭环的重要性，通过记忆折旧和研究员治理，实现AI能力的持续演进。最终结论是，AI投研的核心竞争力将从拥有工具转向将研究方法和经验转化为AI可继承的能力资产，研究员角色将从执行者转变为能力治理者。
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