<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Large Language Models |</title><link>https://don-huang.com/tags/large-language-models/</link><atom:link href="https://don-huang.com/tags/large-language-models/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Large Language Models</description><generator>Hugo Blox Builder (https://hugoblox.com)</generator><language>en</language><lastBuildDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://don-huang.com/media/icon_hu_982c5d63a71b2961.png</url><title>Large Language Models</title><link>https://don-huang.com/tags/large-language-models/</link></image><item><title>AI Application in FinTech</title><link>https://don-huang.com/events/ai-application-in-fintech-2026/</link><pubDate>Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://don-huang.com/events/ai-application-in-fintech-2026/</guid><description>&lt;h2 id="课程简介"&gt;课程简介&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;本课程面向具有基础数理背景的学生，系统介绍人工智能在金融科技领域的技术原理与实际应用。课程分为两大部分：第一部分从图灵测试出发，梳理 AI 技术的演进脉络，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习三大范式，深入讲解神经网络、注意力机制、Transformer 架构、大语言模型（LLM）以及检索增强生成（RAG）和 AI Agent 等前沿概念。第二部分聚焦金融科技应用场景，包括智能投顾（Robo-Advisory）、组合优化与现代投资组合理论、直接指数化（Direct Indexing）、税收亏损收割（Tax-Loss Harvesting），以及如何将多角色 AI Agent 系统应用于投资研究与决策流程。课程通过真实案例和实操演示，帮助学生理解如何将机器学习与大模型能力转化为可部署的金融产品与服务。&lt;/p&gt;
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&lt;div class="w-full" &gt;&lt;img src="https://don-huang.com/20260717/class_photo.jpeg" alt="课堂合影" loading="lazy" data-zoomable /&gt;&lt;/div&gt;
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