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📰 金融行业实时反欺诈、智能投顾等AI应用场景如何同时实现“高吞吐”与“低延迟”？（11月15日 | 北京站，报名从速）

在金融行业推进AI应用的过程中，实时反欺诈与智能投顾场景面临着高吞吐与低延迟的核心架构挑战。这两者在系统设计中相互制约，成为AI规模化落地的瓶颈。实时反欺诈要求在毫秒级内完成全链路处理，而智能投顾则需实时处理市场与用户数据，生成投资策略，二者对系统的吞吐量与响应速度提出了极高的要求。

为了应对这些挑战，顶层架构设计与跨域协同显得尤为重要。11月15日，twt社区将在北京举办以“高吞吐”和“低延迟”为主题的交流活动，聚焦于数据处理、模型推理与架构设计中的典型痛点，探索解决路径。活动将汇聚来自生产、汇聚与消费三域的专家，共同推动数据源到AI决策的架构优化与创新。

研讨将围绕核心矛盾识别、数据链路架构优化、特征工程与推理加速等议题展开，旨在打破生产、汇聚、消费三域间的壁垒，实现资源统筹与性能平衡。通过这样的交流，期待能够找到高吞吐与低延迟的最佳实践，推动金融行业AI技术的有效应用。

🏷️ #AI #金融行业 #应用场景 #智能 #推理

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📰 抢先实测美团首个AI Agent，让我体验一把「懒人点餐」的快乐

随着AI技术的快速发展，AI Agent的应用热潮在多个行业中不断升温。美团推出的首个AI Agent产品「小美」以无界面交互和自然语言指令简化了点餐和服务流程，大大提升了用户体验。用户只需通过语音指令即可完成从点餐到支付的全流程，且小美具有持续学习用户偏好的能力，能够提供更加个性化的服务。

在实测中，「小美」展现了智能推荐和跨场景服务的能力，如酒店预订和出行建议。然而，该产品仍存在一些改进空间，例如无法自动使用优惠券等功能，以及在语音交互时缺乏语音回复能力。此外，用户体验过程中可能会遇到响应速度和覆盖场景不足的问题，这些都是AI Agent在实际落地中面临的挑战。

总的来说，「小美」的推出体现了美团在AI Agent领域的战略布局，旨在通过技术与服务的结合，提升消费者与城市生活的互动效率。随着市场对AI Agent的需求持续增长，未来谁能成功打造出真正高效、可靠的智能体，将成为行业的关键。

🏷️ #AI #Agent #美团 #智能 #服务

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