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量化投资工具

Answer

以下是为您提供的关于量化投资工具的相关信息：

幻方时代：

  • 算力军备竞赛：
    • 2019 年，萤火一号，投入规模 2 亿元，GPU 数量 1100，算力水平相当于 4 万台 PC 算力。
    • 2021 年，萤火二号，投入规模 10 亿元，GPU 数量 10000+，算力是萤火一号的 18 倍。
  • 量化投资的范式革命：
    • 技术特征包括全流程 AI 决策系统、实时处理 PB 级市场数据、自适应动态风控模型。

DeepSeek：

  • 颠覆性技术架构：相关内容可通过download.svg获取。
  • 震撼业界的里程碑：
    • 2024.05，DeepSeek V2 引发行业价格战，一周后全部模型集体降价。
    • 2024.12，DeepSeek V3 685B 超越 Llama3.2，训练成本 600 万美元（Meta 同级别 1/9），性能指标为 MT-Bench 8.7，MMLU 83.5。

AIGC Weekly#53 中的量化投资工具： Composer Trading 平台：

  • 是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。
  • 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。
  • 自动化处理交易策略的执行和再平衡。
  • 提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等。
  • 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。
  • 具有定制特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数等。
  • 支持回测，帮助用户学习并调整战略，可与基准或其他战略比较，计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

|时间|项目|投入规模|GPU数量|算力水平||-|-|-|-|-||2019|萤火一号|2亿元|1100|4万台PC算力||2021|萤火二号|10亿元|10000+|萤火一号的18倍|[heading3]2.2量化投资的范式革命[content]"金融市场本质是复杂系统，我们通过数学模型捕捉其潜在规律。"——梁文锋"金融市场本质是复杂系统，我们通过数学模型捕捉其潜在规律。"——技术特征：全流程AI决策系统实时处理PB级市场数据自适应动态风控模型[heading2]三、DeepSeek：AGI长征的技术奇点[heading3]3.1颠覆性技术架构[content][download.svg](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/H6oZbu6wlo9oYtx1v5NcRthunhb?allow_redirect=1)[heading3]3.2震撼业界的里程碑[content]2024.05：DeepSeek V2引发行业价格战，一周后全部模型集体降价2024.12：DeepSeek V3 685B超越Llama3.2训练成本：600万美元（Meta同级别1/9）性能指标：MT-Bench 8.7,MMLU 83.5

详解：DeepSeek深度推理+联网搜索 目前断档第一

|时间|项目|投入规模|GPU数量|算力水平||-|-|-|-|-||2019|萤火一号|2亿元|1100|4万台PC算力||2021|萤火二号|10亿元|10000+|萤火一号的18倍|[heading3]2.2量化投资的范式革命[content]"金融市场本质是复杂系统，我们通过数学模型捕捉其潜在规律。"——梁文锋"金融市场本质是复杂系统，我们通过数学模型捕捉其潜在规律。"——技术特征：全流程AI决策系统实时处理PB级市场数据自适应动态风控模型[heading2]三、DeepSeek：AGI长征的技术奇点[heading3]3.1颠覆性技术架构[content][download.svg](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/H6oZbu6wlo9oYtx1v5NcRthunhb?allow_redirect=1)[heading3]3.2震撼业界的里程碑[content]2024.05：DeepSeek V2引发行业价格战，一周后全部模型集体降价2024.12：DeepSeek V3 685B超越Llama3.2训练成本：600万美元（Meta同级别1/9）性能指标：MT-Bench 8.7,MMLU 83.5

AIGC Weekly #53

[Composer：使用AI进行量化交易](https://www.composer.trade/)[content]Composer Trading是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供了一款由人工智能驱动的策略创建工具，允许用户用自然语言解释他们的目标、策略和风险关注点，然后AI辅助编辑器会为他们创建策略。这种自动化延伸到交易策略的执行，Composer会自动处理交易和再平衡。该平台提供了各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可以立即进行投资。Composer强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。Composer还作为经纪商，并提供全自动交易执行，并采用无佣金模式，并通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是Composer的一个关键特性，因为每个策略都是完全可编辑的。用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数，并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整他们的战略，并且他们可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer还计算费用、滑点以及战术最终价值,提供潜在结果全面视图。[heading2][Musicgen-remixer：将音乐重新混音](https://replicate.com/s[content]挺有意思的项目，可以将一段音乐通过提示词，重新混音，自己做视频或内容想改一下某段音乐的氛围的可以用一下。

Others are asking
你知道Pyhton量化交易吗
Python 量化交易方面，以 Claude 3.7 为例，它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时，给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略，类似于红圈（均线金叉）买入，绿圈（均线死叉）卖出，同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选，这是量化入门策略。另一个是量价动量策略，其中包含了量化交易机构常参考的几个因子。在经历三轮报错和反馈后，Claude 很快成功跑出了一份完整的代码，其模型思路有明确的选股池和择时信号。
2025-04-14
你知道Pyhton量化交易吗
Python 量化交易方面，以 Claude 3.7 为例，它在面对生成能在聚宽跑的量化交易模型这一自由命题时，给出了两个方案。一个是最简单的双均线策略，类似于红圈（均线金叉）买入，绿圈（均线死叉）卖出，同时辅以其他技术指标和指数强弱做筛选，这是量化入门策略，相当于鸡兔同笼的经典问题。另一个是量价动量策略，其中的几个因子是量化交易机构常参考的。在经历三轮报错和反馈后，Claude 很快成功跑出了一份完整的代码，该代码有明确的选股池和择时信号。编程第一法则是当代码以奇怪方式跑起来，就不要动它。
2025-04-14
如何通过AI来实现量化
通过 AI 实现量化可以从以下几个方面入手： 1. 量化 AI 助手应用： 详细函数介绍：提供量化 API 中各个函数的详细说明和使用示例。 策略代码生成：根据具体需求，快速生成可用的量化策略代码。 错误解决方案：针对 Python 报错，提供可能的解决方案。 优化建议：帮助优化策略代码逻辑，提升策略性能。 2. 模型量化技术： 将 16 位降至 8 位或 4 位是可能的，但不能使用硬件加速浮点运算。若想对更小的类型进行硬件加速，需使用小整数和矢量化指令集。 量化过程：首先找出权重的最大值和最小值，然后将数值范围划分为整数类型中可用的桶数，8 位为 256 桶，4 位为 16 桶。这就是训练后量化（posttraining quantization），也是量化模型的最简单方法。 量化方法：市面上主要有两类量化方法，如 GPTQ（主要针对英伟达的 GPU）、GGML（侧重于 CPU 优化，主要针对苹果 M1 和 M2 芯片做优化）。 3. 相关产品推荐： Composer Trading：这是一个旨在彻底改变个人创建和管理投资策略方式的平台。它提供由人工智能驱动的策略创建工具，允许用户用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助编辑器会为其创建策略。该平台还提供各种类别的预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可以立即进行投资。同时，它强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。此外，它作为经纪商，提供全自动交易执行，采用无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价。用户可以在承诺之前免费测试该平台。定制是其关键特性，每个策略都是完全可编辑的，用户可以使用无代码视觉编辑器修改策略、调整参数，并对其进行不同权重或条件应用。该平台还允许根据用户定义的标准从候选者池中进行动态选择。回测可帮助用户学习并调整战略，并且可以将其与基准或其他战略进行比较。Composer 还计算费用、滑点以及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。
2025-03-09
我想打造一个量化交易模型
打造一个量化交易模型需要考虑以下几个方面： 一、预训练大模型与金融量化 1. 大型的系统工程 大多数量化算法的核心数据是公开的量价数据，大模型预训练的数据中最重要的也是公开数据，各家会有一些独有数据来源，但占比不大。 量化和大模型的整体算法逻辑基本类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型的计算集群，对性能和效率有极致追求。 细节在大型系统工程中十分关键，量化交易系统包含交易执行、风控等多个方面，大模型预训练也包含大量细节。 2. 关键技术变得不公开 金融量化是非常闭源的系统，各家的交易系统是最大的秘密武器，公开部分少。 现在大模型也在往闭源方向发展，几个巨头的核心模型都开始走向闭源。 二、应用开发 1. 轻量化 MMM的部署运行 模型实现包括以下步骤： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集，可使用模拟数据集或自己的数据集。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理，进行缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型，数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化，包括损失值、绘制残差图、所有单一变量对最终销售的贡献、Baseline 预测、所有外因对销售的贡献度等。 希望以上内容对您打造量化交易模型有所帮助。
2025-03-04
企业建立私有大模型时候，采用什么工具进行RAG,高效实习企业知识文档、表格和pdf图纸的向量化
企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-02-27
Ai量化交易
以下是关于 AI 量化交易的相关信息： Composer Trading 平台： 这是一个旨在改变个人创建和管理投资策略方式的平台。 提供由人工智能驱动的策略创建工具，用户可用自然语言解释目标、策略和风险关注点，AI 辅助创建策略。 自动化延伸到交易策略执行，自动处理交易和再平衡。 提供各种预构建策略选择，如长期、技术重点和多样化等，用户可立即投资。 强调数据驱动式交易方法，避免情绪或轰动影响。 作为经纪商，提供全自动交易执行，无佣金模式，通过简单固定月度订阅透明定价，用户可免费测试。 定制是关键特性，每个策略完全可编辑，用户可用无代码视觉编辑器修改、调整参数等。 支持回测，帮助用户学习并调整战略，计算费用、滑点及战术最终价值，提供潜在结果全面视图。 摊位信息： 摊位活动主题和内容：AI+交易，来定制专属于你的私人高级交易顾问。 背景：原本是 AIGC 创作者，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。认识到单纯迷信技术分析不可行，心态对个人投资者关键，新人不熟悉交易理论致命，成熟交易员在不熟悉行情下只能观望。借助 AI 分析行情，期望提高资金使用效率，多种策略配合提高胜率。 预训练大模型与金融量化： 大多数量化算法和大模型预训练的数据核心是公开量价数据，各家有少量独有数据，整体算法逻辑类似，决定模型能力好坏的是大型系统工程能力。 作为大型系统工程，量化和大模型都需要大型计算集群，量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度关键，大模型在 infra 层面的提升可优化训练效率。 细节在大型系统工程中重要，量化交易系统包含交易执行、风控等多方面，任何环节问题都会导致系统失败，大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据清洗、配比、顺序、训练策略等对结果起重要作用。
2025-02-21
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
根据简历，模拟面试的工具
以下是一些根据简历进行模拟面试的工具： 1. Kimi 新出的常用语功能中有“【🎤面试模拟】”，它可以作为私人面试 mock 伙伴，根据简历信息和求职岗位进行模拟面试。 2. 通过让 ChatGPT 接入 Siri 可以模拟前端电话面试。具体操作是首先按照特定文章接入，然后在手机上唤起 ChatGPT 版本的 Siri 并设定身份和对话目的，如让其作为一位来面试的前端高级开发工程师，接着依次提问。 3. ChatGPT 可以更高效地辅助复习面试，您可以把问题给到 ChatGPT 让它帮您生成答案，并展示 demo 和解释，帮助您更好地掌握知识。相关文档在线地址：https://xzfeinterview.gitbook.io/feinterview/readme
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白，我已经学习了怎么编写prompt，接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ，接下来可以学习以下内容： 1. 理解 Token 限制：形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感，把握有效记忆长度，避免在超过限制时得到失忆的回答。同时，编写 Prompt 时要珍惜 Token ，秉承奥卡姆剃刀原理，精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换，若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出，节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子，如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能：重点学习提示词技术，编写更清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体（AI Agents），将工作单元切割开，赋予其特定角色和任务，协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则，如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升： 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系，用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升，尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景，想一个能简单自动化的场景，如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写，比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
那些ai工具可以world转pdf
以下是一些可以将 Word 转换为 PDF 的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
作图的ai工具
以下是一些常见的作图 AI 工具： 绘制软件架构视图（逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，有拖放界面方便创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种视图创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成逻辑视图相关图表。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持逻辑视图和部署视图创建。 绘制 CAD 图的工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）中的生成设计工具。 此外，Controlnet 的作者 lllyasviel（张吕敏）在 Github 上发布了全新的开源 AI 绘画工具 Fooocus，可像 Stable diffusion WebUI 一样部署到本地免费使用，且有类似 midjourney 的便捷操作界面。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具： 1. 酷家乐装修设计软件：利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
阿里集团投资了哪几个大模型公司
阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底，阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面，并在 2024 年春节前谈定投资，大手笔投资近 8 亿美元，持股比例约 40%，月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外，阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。
2025-03-28
中国AI投资逻辑
中国 AI 投资存在以下逻辑： 1. 大规模算力投资：会使公司转变为重资产模式，在瞬息万变的科技市场中可能对公司估值产生不利影响，进而影响投资人收益。获取和使用高性能算力成本高昂，是重大决策。 2. 投资圈现象：许多投资人给大模型创业者看似矛盾的策略，如招募名校人才、组织产品发布会、推出产品、进行下一轮融资，但避免购买算力。多数创业公司选择规避算力风险抬高估值，这可能成为突破的绊脚石，类似荷兰郁金香泡沫，当风口过去，真实收入将成关键。 3. 行业趋势：2024 年，AI 仍是最强吸金赛道。国内 AI 行业融资总金额增加但事件数下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。智能驾驶在细分赛道中表现突出，AI+教育、游戏、医疗等赛道投资总额增长。政策方面，政府积极推进，国家队频繁出手投资。 4. 发展历程：OpenAI 坚持大模型方向成功，前瞻性投资算力为其奠定基础，其成功是战略眼光和长期投入的结果，背后是惊人的资源调动。中国企业工程优化能力强，人们对国内大模型快速应用充满期待。
2025-03-27
如何制作一个股票投资的agent
要制作一个股票投资的 Agent，您可以参考以下步骤： 1. 登录相关控制台，例如扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音进行注册/登录。 2. 在我的空间创建 Agent，在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“股票投资 Agent”（名称可自定义），并点击“确认”完成配置。 3. 编写 Prompt，即描述您想要创建的股票投资 Agent 的功能说明，开始时可以使用简短的词语作为 Prompt 提示词。 4. 优化 Prompt，点击“优化”进行相应操作。 5. 设置开场白。 此外，您还可以参考以下案例获取更多灵感： 在网上和别人聊天时，让 Cursor 的 Agent 模式为您生成所需的股票走势对比图。 在处理图片时，直接向 Cursor 的 agent mode 描述您想要的图片处理效果。 在进阶过程中，您可以： 查看其他 Bot 以获取灵感。 找到与股票投资相关且符合自己兴趣、工作方向的 Bot 进行深入沟通。 了解基础组件，寻找不错的案例进行借鉴和复制。 加入相关的共学小组，尝试在群里提问交流。 在 WaytoAGI 中，您还能获得文档资源、交流群和活动等方面的支持。
2025-02-23
ai投资
以下是关于 AI 投资的相关信息： 7 月 14 日，Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。这笔投资证明了 AGII 在转变内容生成并为用户提供强大的 AI 驱动工具方面具有巨大潜力。AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能。 1 月 31 日，某公司投资方包括 a16z、ICONIQ Growth、NEA 等，公司估值达 33 亿美元，较去年增长 3 倍，总融资金额达 2.81 亿美元，推动 AI 语音交互发展。其 CEO 表示目标是让人与 AI 的对话像真人交流一样自然。 1 月 31 日，Mistral AI 发布 Mistral Small 3，仅 24B 参数，但性能媲美 70B 级别模型，适合本地部署。对比 Llama 3.3 70B 或 Qwen 32B，是 GPT4omini 等专有模型的优秀开源替代品，MMLU 基准测试 81%，生成速度可达 150 tokens/s，运行效率极高。 1 月 31 日，Gemini 2.0 Flash 正式上线。
2025-02-20
微软的AI方面的投资
微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先，微软巨额投资了 OpenAI，但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用，且不久前完成了对 Inflection AI 的收购，准备利用其专业团队和数据集，加上自身合成数据，从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次，微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元，以服务器上的计算时间作为回报，随着双方信心增强，交易规模不断扩大，目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外，在 2019 年，微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。
2025-01-25
我需要专门进行金融投资项目研究，除了定性研究还很关注数据研究，我需要这样的智能体，哪一个智能体平台比较适合？
以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台： 1. 蚂蚁的智能体。 2. Coze 的智能体。 3. 扣子平台：例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的，能为用户提供清晰的一步式回答。 4. Cursor 平台：可用于设计如卡密系统等商业化模式。 不过需要注意的是，不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景，您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-26