拓尔思：公司行业大模型相关业务正在有序推进过程中，具体经营数据烦请查阅公司在指定媒体披露的公告内容

证券之星消息，拓尔思(300229)12月14日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。

投资者：昆仑万维已经发布相关AGENT应用，请问公司的AGENT项目进展如何？

拓尔思董秘：您好！公司目前正在研发金融等领域的Agent应用，包括消保审核、招投标标书审核等，目前已经有相关项目在推进过程中。谢谢。

投资者：董秘，你好：贵司正在研发的Ai Agent技术，将Agent集成到拓天大模型上，是否会具有Gemini模型类似的能力。谢谢回复。

拓尔思董秘：您好！拓尔思正在研究将行业大模型和Agent技术相结合的方法，解决金融、政务、社交媒体等行业场景的实际应用问题。具体能力和Gemini还有一定区别，Gemini主要解决通用的多模态语义理解问题，谢谢。

投资者：李飞飞及其学生团队与谷歌合作，推出了AI视频生成模型W.A.L.T，其采用扩散模型（Diffusion Model）技术。同时，W.A.L.T的创新之处在于，其将Transformer架构与潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，LDM）相结合，在一个共享潜在空间中压缩图像和视频，从而降低计算要求，提高训练效率。请问贵司在Transformer架构方面有何布局？

拓尔思董秘：您好！公司在Transformer架构方面积极跟踪业内最新技术，未来将根据技术研发和业务需求的实际情况，适时采用类似架构。谢谢。

投资者：董秘，你好：昆仑万维宣布推出Ai Agent，贵司目前研发的Ai Agent与昆仑万维有区别没？贵司目前研发的Agent是否支持自动打开外部软件来完成用户的指令，比如打开视频制作软件，图片制作软件等。

拓尔思董秘：您好！公司目前尚未获悉有关厂商的具体产品细节。拓尔思正在研发面向行业场景的AI Agent工具链，突破大模型Agent的任务规划和分解能力，自主构建工具链，形成自动执行工具的能力；基于向量数据库等具备长短期记忆能力，在制定计划后模型可以进行反思并评估其优劣，基于深度强化学习构建能够根据环境和任务的动态变化不断提升能力的自主进化与主动学习工具；结合行业知识图谱、事理图谱等知识库资源和高质量的行业数据资源，搭建知识和数据混合驱动的智能Agent开发与应用平台，提供AI Agent的设计、训练、评估、分析和管理等一站式服务功能；在上述技术能力基础上，构建面向金融、政务、社交媒体仿真推演等多行业应用场景的AI Agent工具链。您所述“支持自动打开外部软件来完成用户的指令，比如打开视频制作软件，图片制作软件等”这种更类似于传统意义的RPA（机器人流程自动化）软件，机械重复地执行用户定义的指令。相比而言，AI Agent有更强的自主性和更好的自然语言交互能力，可以基于大模型的语义理解和任务规划能力，结合行业数据和知识图谱，自主决定调用什么软件和具体的任务执行流程，任务的复杂度和开放性都优于传统的RPA软件。感谢您对公司的关注。

投资者：公司的定增，有没有出名的机构或者企业来主动询问?

拓尔思董秘：您好！2023年12月8日，公司收到深圳证券交易所（以下简称“深交所”）出具的《关于受理拓尔思信息技术股份有限公司向特定对象发行股票申请文件的通知》（深证上审〔2023〕707号），深交所对公司报送的向特定对象发行股票的申请文件进行了核对，认为申请文件齐备，决定予以受理。公司本次向特定对象发行股票事项尚需通过深交所审核，并获得中国证券监督管理委员会（以下简称“中国证监会”）作出同意注册的决定后方可实施。最终能否通过深交所审核，并获得中国证监会同意注册的决定及其具体时间尚存在不确定性。公司将根据该事项的进展情况及时履行信息披露义务，敬请广大投资者注意投资风险。感谢您对公司的关注。

投资者：公司在数据要素有何布局？

拓尔思董秘：您好！公司以完善自身数据要素资源体系、壮大数据要素应用体系及建立数据要素安全体系为发展目标，全面布局数据要素市场。公司在经营过程中形成了一套“1+1=N”的数据要素商业模式，“1+1”指一个大数据底座和一个人工智能技术平台，“N”指行业SaaS服务集群，未来可实现N个云服务产品的拓展。数据作为一种新的生产要素，在企业构筑竞争优势的过程中起着重要作用，企业应将数据作为一种战略资产进行管理。公司自2010年起自建大数据中心，经过十多年的实践积累，建立了一套符合公司实际的数据治理体系。在规模持续高速增长的数据要素市场中，公司拥有完整的大数据基础建设产品线、丰富的行业SaaS服务集群和可靠的安全一体化平台。公司采集的数据均为公开的网络数据，基于自研的海贝大数据管理系统进行统一存储，通过TRS人工智能技术平台对源数据自动分类、自动抽取、自动标注、自动查重、质量校核等处理，使之成为数据要素。采用不同行业不同场景的业务模型、算法等，将数据要素进行不同维度的融合，包括数据级融合、行业级融合、场景级融合、决策级融合等，形成不同类型的数据产品，实现数据资源向数据资产转变。数据产品以SaaS、DaaS、KaaS、MaaS等不同方式，向政府、金融、媒体、专利、能源等行业用户提供细分场景的在线服务，最终实现数据要素的价格化和商品化。公司同时建立了一套数据安全管理、数据运营及技术运维、数据要素生态管理等完整体系，为公司数据要素市场化过程提供保障。感谢您对公司的关注。

投资者：公司在金融，政务，媒体领域有这么多的客户资源，请问大模型推广进度如何了，有多少订单？

拓尔思董秘：您好！公司行业大模型相关业务正在有序推进过程中，具体经营数据烦请查阅公司在指定媒体披露的公告内容。谢谢。

投资者：请问贵公司与相关数据交易所有什么实质性进展？是否有相关业务落地？

拓尔思董秘：您好！在合作进展方面，2023年12月，公司与浙江大数据交易中心签署战略合作协议，双方将共同探索数据的分级分类、确权登记、价值评估等工作，为推动数据资产入表筑牢基础。双方将通过产品挂牌、场内交易等方式助力数据要素流通。此外，双方还将围绕数据产品库建设、活动策划、市场推广等方面开展合作。感谢您对公司的关注。

以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。