又一量化大厂,开源发布大语言模型
创始人
2026-01-01 10:16:44

今日凌晨,至知创新研究院团队开源了一个全新的代码大语言模型。该模型是一个能读懂、能写、能改代码的AI助手,可以帮程序员自动完成编程、修bug、解释代码,就像给每个开发者配了一个24小时在线的编程专家。记者采访获悉,至知创新研究院由九坤投资创始团队发起设立,2025年以来已经在多个细分领域实现了成果产出。

2026年第一天,又一量化大厂开源大语言模型的消息传来。

今日凌晨,至知创新研究院团队开源了一个全新的代码大语言模型。该模型是一个能读懂、能写、能改代码的AI助手,可以帮程序员自动完成编程、修bug、解释代码,就像给每个开发者配了一个24小时在线的编程专家。记者采访获悉,至知创新研究院由九坤投资创始团队发起设立,2025年以来已经在多个细分领域实现了成果产出。

值得注意的是,2025以来多家百亿级量化私募成立AI研究院。在业内人士看来,经过多年的探索和积累,量化私募行业已成为人工智能领域极具人才优势和软硬件竞争力的一股力量,越来越多的技术成果受到关注。主动或被动之间,量化私募的技术外溢已是大势所趋。

至知研究院发布开源代码大语言模型

1月1日,九坤投资发布公告称,至知研究院团队正式发布全新一代开源代码大模型IQuest-Coder系列,模型在自主性软件工程、竞赛编程等关键维度上,成为当前开源模型中性能和技术领先的存在。

据悉,至知创新研究院由九坤投资创始团队发起设立,是独立于量化投研体系的全新平台,其定位为一个加速AI应用落地的研究型组织,致力于为前沿AI技术研究做出原创性贡献,加速AI在更多垂直领域的应用。

记者发现,截至发稿时,至知创新研究院网页已经在九坤官网上线。据网站信息和已公开的学术内容,2025年以来,至知创新研究院早期团队已在大语言模型、代码智能、医疗垂域模型、人工智能与数学等方面,有过高质量的工作发表。例如,在人工智能领域全球核心学术会议2025 NeurIPS(神经信息处理系统大会)上,一篇与耶鲁大学等团队合著的E2Former模型相关工作,被选为会议焦点(Spotlight)论文。

记者采访获悉,过去数年,九坤持续拥抱AI,成立内部的AILab、DataLab和水滴实验室,将前沿的AI技术应用在量化投资的各个环节,同时加强多元资产和不同特征的市场研究。过去5年,公司招聘的研究员90%以上都有AI研究背景,如今公司整个体系已融入AI原生思路。从量化投资单一场景,到更广泛的AI实战领域延伸,至知创新研究院应运而生。

研究院相关负责人表示:“从量化出发,是我们‘让技术有意义’的一次深度验证。我们成立至知创新研究院,正是希望将这种技术能力延展至更广阔、更多元的产业场景中,让技术在真实世界中持续释放价值。”

除新成立的至知创新研究院以外,九坤创投还通过投资下一代技术,布局AI和前沿科技领域,当前重点投资人工智能、机器人、航空航天、消费电子等科技赛道,已投的项目中包括具身智能公司原力灵机、智能割草机器人厂商来牟科技,以及聚焦相干量子计算的玻色量子等公司。

量化大厂争建AI实验室

事实上,除了九坤投资,去年以来多家百亿级量化私募争赴科创盛宴。

2025年5月,由念空科技和上海交通大学计算机学院合作撰写的《面向特定任务大型语言模型的监督微调与强化学习分步式自适应集成》(英文名称为“Step-wise Adaptive Integration of Supervised Fine-tuning and Reinforcement Learning for Task-Specific LLMs”),投向NIPS(神经信息处理系统大会)。念空科技介绍称,该论文创新性提出了针对大模型更优的训练方式,在不增加额外数据的条件下,能使大模型变得“更聪明”。

2025年3月,老牌百亿级量化私募鸣石基金发布公告称,旗下“创世纪AI实验室”(G-Lab)面向全球招募AI科学家,要求候选人能“进行AI基础科学研究,开发新型算法模型,推动技术创新和AI应用在金融领域的落地”。

2025年2月,宽德投资也发布旗下智能学习实验室人才招聘公告。公告显示,WILL是宽德投资独立孵化的创业型实验室,将会聚顶尖AI人才,专注于研发通用型超级科技助手,始于但不局限于金融场景。

科技产业涌现重要力量

在业内人士看来,在中国未来的科技创新浪潮中,量化基因的团队将扮演越来越重要的角色。

某头部量化私募创始人认为,量化机构的科创优势主要有三点。

一是丰厚的创新土壤。量化机构对高收益的追求会刺激技术的优化进步。而且相比很多初创型科技公司,量化机构充沛的现金流是其进行硬件储备的重要基础;二是密集的人才资源。量化资管团队往往是高学历人才扎堆的场所。“我们公司的科技人才密度比很多专门的科研企业都高,员工都不比拼竞赛奖牌,因为人人都有,比的是谁拿的奖牌更多。”;三是大量的技术共性。量化业务中存在很多能够被提取的通用性技术,发展成熟以后可以助力各个领域。因此,量化资管在业务实操中持续改革技术,将源源不断地产生造福全社会的“技术外溢”。

鸣石基金总经理袁宇也表示,量化行业面临极强的竞争压力与创新需求,这种紧迫感极大提升了资本与人力资源的使用效率,从而助推DeepSeek在巨头林立的AI大模型竞争中突围。近年来,不少头部量化私募成立科技子公司,并在人工智能领域持续加大投入。未来,量化私募有望在科技创新层面不断孕育新的AI成果。

用众多业内人士的话来说,量化争赴科创盛宴背后的逻辑,远不止“投而优则扩”这么简单,本质上这是量化科学内核的一种回归。

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