I. 杨强在微众媒体学院会议上分享了他的观点，主要关注大模型技术在金融领域的应用和面临的挑战。 II. 他指出， Agent 是大模型的一种体现，具备学习能力、感知能力和行动能力，但在实际应用场景中仍面临诸多问题，包括幻觉现象、数据缺失、专业知识不足和算力门槛等。 III. 在解决这些问题时，杨强提出了一种可能的方法，即采用联邦学习，这是一种分布式的机器学习方法，能有效地保护用户的隐私并有效利用各地的数据资源。 IV. 他还表示，未来社会将更倾向于看到 Agent 公司而非众多的大模型公司。 V. 总结，杨强的观点强调了大模型技术在金融领域的重要性和挑战，并提出了应对策略。

1. "我注意到，在最近的微众媒体学院会议上，杨强先生分享了他的观点。他在讨论大模型技术在金融领域的应用和面临的挑战。"
2. "他的观点非常具有前瞻性和深度，他强调了大模型技术的重要性以及它在金融领域的广泛应用。"
3. "在谈到大模型技术面临的挑战时，他列举了一些具体的问题，如幻觉现象、数据缺失、专业知识不足和算力门槛等。"
4. "面对这些问题，杨强提出了一个可能的解决方案，那就是采用联邦学习。这是一种分布式的机器学习方法，可以有效地保护用户的隐私并有效利用各地的数据资源。"
5. "在未来，我相信我们将看到更多的大型模型公司的出现，取代那些专注于小规模任务的小型模型公司。"
6. "因此，我们不仅需要继续投资于大模型的研究和发展，也需要寻找新的方式来使用这些技术。"
7. "总的来说，我对杨强的看法印象深刻，他的观点充满了洞察力和创新性，这对我们理解大模型技术在金融领域的潜力提供了重要的启示。"
8. "如果要总结，我认为最大的亮点在于他对大模型技术和金融发展的深入探讨。他的观点不仅展现了他对新技术的热情，也为我们提供了解决大模型技术挑战的有效策略。"