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课程以 Clawdbot/OpenClaw 通用智能体架构为起点，系统推进至岗位化改造、市场化协作（Bot→Human 派单认领）、VPC 规模化部署，最终收束于 GUI Agent 终局形态。

当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 DeepSeek为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。 本课程专为金融科技从业者、风险管理人员及技术开发人员设计，系统讲解大语言模型(LLM)在金融领域的应用实践与前沿算法。通过理论与实战结合的方式，深入探讨LLM在风险管理、合规审计、智能投顾等核心场景的技术实现，帮助学员掌握RAG知识库构建、Agent智能体开发等关键技能，培养利用前沿技术驱动金融创新的能力。课程内容基于讲师为平安、中信银行等多家金融企业定制培训的实战经验，结合最新行业案例与技术框架，确保学员能够快速将所学知识应用于实际工作场景。 如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。

C++，作为一门多范式的通用编程语言，适用的领域非常广泛。要对 C++ 程序进行性能优化，牵涉到的方方面面也非常多。本课程以现代 C++ 程序为中心，讨论如何对 C++ 程序进行优化。课程中有跟语言强相关的内容，也有跟语言关系较少、但在实践中经常伴随 C++ 程序出现的问题。

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