其次，购买渠道的不同也会对房卡的价格产生影响 。目前 ，玩家可以通过多种方式购买青龙大厅的房卡
，包括游戏内商城
、微信游戏中心、第三方平台等
。其中，游戏内商城和微信游戏中心通常是官方渠道 ，价格相对稳定
，但可能缺乏灵活性。而第三方平台则可能提供更为丰富的房卡种类和更优惠的价格，但需要注意的是 ，选择第三方平台时一定要确保其信誉和安全性
，以避免遭遇欺诈或虚假宣传 。

再者，游戏平台是否正在进行促销活动也是影响房卡价格的重要因素
。在特定的时间段内 ，游戏平台可能会推出各种促销活动
，如限时折扣 、满减优惠等，这些活动通常会降低房卡的单价 ，为玩家提供更多的实惠。因此，如果玩家能够密切关注游戏平台的促销活动
，那么在合适的时间点购买房卡，无疑可以获得更多的优惠 。

当然 ，除了以上几点外
，房卡的具体价格还会受到游戏平台运营成本
、市场竞争状况等因素的影响。这些因素虽然不易被玩家直接观察到，但它们确实在无形中影响着房卡的价格
。

综上所述 ，“金花链接房卡 ”这一问题并没有一个固定的答案。它受到购买数量、购买渠道 、促销活动以及游戏平台运营成本等多种因素的影响 。因此
，对于玩家而言，要想获得最优惠的房卡价格 ，就需要综合考虑以上因素
，做出明智的购买决策
。
【央视新闻客户端】

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　　中国基金报记者 曹雯璟

　　这无疑是AI史上具有里程碑意义的时刻——“DeepSeek时刻”。

　　短短一个月，从硬件供应商到软件开发者
，再到最终用户，AI产业链的每一环几乎都被迅速撬动 ，共同掀起一场影响深远的变革 。与此同时
，基金公司固收业务部门也在积极尝试利用AI辅助投资
。

　　业内人士表示，目前以DeepSeek为代表的各类AI技术已经逐步应用到日常的投资研究中 ，辅助投研人员进行多市场
、多品种的实时数据跟踪分析
，更高效地把握不同债券市场的整体情况。

　　尝试使用AI辅助投资

　　记者注意到，不少基金公司已经接入DeepSeek大模型 。在债券投资领域 ，AI主要作为辅助工具
，提升宏观经济、行业及企业数据的跟踪与整理效率，优化信用风险评估 ，并协助投研人员进行多市场数据分析与交易
。

　　德邦基金表示
，公司在2024年就开始研发海纳百川金融大模型聚合平台，为公司各类业务场景提供统一的大模型接入服务 ，2025年1月也已正式接入DeepSeek大模型。就债券投资来说，虽然DeepSeek的深度思考能力将AI的发展推向一个新的高度
，但基于公募基金对投资和风控的管理要求，以及对投资者负责的原则 ，目前在公司固收业务场景
，AI主要还是承担投资辅助的角色，在模型协助下更高效率地完成对宏观经济 、中观行业和微观企业的各类结构化数据和非结构化信息的跟踪
、收集及结构化整理 ，提高信用风险评估体系的运转效率；辅助投研人员进行多市场、多品种的实时数据跟踪分析
，更高效地把握不同债券市场的整体情况，实现多市场 、多品种的联动交易 ，提高交易效率
，把握跨市场的投资机会 。

　　沪上一位固收投资团队负责人表示，目前以DeepSeek为代表的各类AI技术已经逐步应用到日常的投资研究中 ，主要是辅助进行信息的搜索与整理
，这方面AI对效率提升很大
。比如对价格走势的整理，能够很快给出任意时间区间的图表 ，并对走势成因进行分析。

　　“一直以来积极紧跟行业AI发展，自DeepSeek发布以来公司IT团队迅速响应
，前期已完成该模型的私有化部署，并积极推进该模型的应用场景落地探索 。
”兴业基金还指出 ，目前公司自主研发的“兴小二”债券AI交易机器人
，依托NLP和AI大模型等技术，可有效提升债券交易员询价效率
、降低合规风险。此外 ，公司智能投研平台利用NLP、OCR等AI技术自动分析研报并解析债券主体的产业指标
，为固定收益内评提供数据支撑
。

　　“在固定收益业务中，利率 、商品、外汇的价格相互影响 ，而单就利率而言又会受到宏观基本面
、资金面、政策面 、技术面等因素的影响。对于固定收益投资交易从业者来说
，要处理的资讯
、研究报告纷乱复杂 。利用生成式人工智能可以自动概括生成海量资讯数据的要点，便于投资交易从业者过滤掉低信息量文本 ，把握投研关键信息
，提高工作效率
。 ”北京一位固定收益部负责人谈到。

　　未来挑战和机遇并存

　　对于DeepSeek在债券投资方面应用带来的难点和挑战，德邦基金表示 ，一是债券投资主要是场外市场，相对股票投资来说
，市场有效性相对偏弱 。大模型的一大优势是对于海量的已公开信息的收集处理，对于非公开的信息 ，需要另外训练；二是因为目前人工智能要达到二阶导甚至是三阶导层面的复杂数据处理
，还需要经过专门的训练；另外，目前人工智能的准确率虽然已有显著提升 ，但对于容错率较低的场景
，还是需要人工干预和验证；因此，目前来看 ，债券投资领域短期内不太会延伸到具体的投资决策层面
，更多还是在辅助提升投研效率上
。

　　“AI技术也有几个问题需要解决，否则会影响其日后的推广和应用。首先就是信息污染的问题 。AI大模型搜集的信息有一些是虚假的 ，比如它援引的报告有时是不存在的
，是杜撰出来的，这就要求我们在使用时注意鉴别 ，这就阻碍了效率的进一步提升
。另外在投资领域，AI能够获取的被授权的数据有限
，它对数据的分析能力还无法完全发挥出来。
”沪上一位固收投资团队负责人谈道 。

　　兴业基金认为，主要在于债券市场的数据来源多样且复杂 ，确保AI模型输入数据准确性和完整性是关键挑战
。

　　谈及未来
，AI的发展为债券投资领域带来的变革和改变，兴业基金也表示 ，债券投资方面
，AI能够快速处理海量结构化和非结构化数据，包括财务报表、新闻报道和社交媒体情绪 ，提高信息捕捉效率。在风险管理方面
，传统方法可能依赖于历史数据和简单的模型，而AI可以通过实时分析和复杂的模型来识别潜在风险 ，比如信用违约的可能性 。

　　德邦基金认为
，随着包括DeepSeek在内的各类国产大模型能力的不断迭代，AI在投资端的应用场景或将不断丰富。基金公司也将不断推进AI大模型本地化部署 ，并在此基础上探索基于公司投研框架以及基于不同基金经理投资风格的模型训练，未来的想象空间巨大
。