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walton
@walton929
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walton
@walton929
10 days ago
硅基生命比碳基生命强的系统论述!
walton929
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yv
@yvbbrjdr
22 days ago
推荐大家读一下MAI-Thinking-1的technical paper,里面有详细的怎么训出一个SOTA LLM的(几乎)所有细节。 https://t.co/it5mCFd6v3
walton929
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Tony HK🇭🇰
@Ningqian6688
24 days ago
看不清楚的,我全写下来了哦 AI Clouds(AI 云): firmus、Indosat、GMO、NAVER Cloud、Walton、SoftBank、CoreWeave、Lambda、AWS、NECPLE、ResetData、Mitsubishi、Toyota、Ministral AI、Weib AI Factory Software(AI 工厂软件): edbn、emeroid、HUMANITAS、veris、open source、xeno、phoenix、RAFAY、Red Hat、SUSE、TrendAI、VAST、WEKA Design and Construction(设计与建设): AVEVA、cadence、etap、Jacobs、PHOENIX、ptc、SIEMENS Energy and Cooling(能源与冷却): ABB、CATERPILLAR、MEIKA、GE VERNOVA、HITACHI、Mitsubishi、nationalgrid、Schneider、TRANE、VERTIV Infrastructure and Facilities(基础设施与设施): EATON、C&C、DAYONE、Equinix、NERITO、WTT、sify 等 Compute Systems(计算系统): ASUS、DELL Technologies、FOXCONN、GIGABYTE、HPE、Lenovo、PEGATRON、Supermicro、wistron、wiwynn 等
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walton929
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土豆本豆
@Potatoloogs
25 days ago
张小珺和真格基金戴雨森最新一期播客,两个多小时,聊了AI行业复盘、创业机会和投资思考。 一、Return问题没有被解决,只是下推了一层 Anthropic的收入大涨让很多人觉得回报问题已经解决了。 戴雨森的看法是:Anthropic的收入其实是它客户的投入。客户买了token烧了token,是要做出软件、降本增效、最��产生利润的。 现在进来尝鲜的人远多于发现token没有带来价值离开的人,所以收入涨得很快。但这个漏水最终是要堵住的:来吃螃蟹的人得能赚到钱,而且赚钱的周期不能太长。 投入→产出→结果,这是一个三步的链条。现在所有人都在拼命投入,产出多了一些,但产出还没带来结果。 二、Coding不是垂直领域,是水平能力 去年以前很多人把coding和医疗、金融并列,当作一个垂直方向。连一些研究员如果自己不做coding,也觉得coding就是垂直方向中的一个。 现在大家发现coding是horizontal的,它能加强办公、医疗、研究等所有领域。这个认知的转变让coding的意义完全不一样了。 三、Harness更像OS,模型更像CPU 三年前做一个AI应用,得自己处理agentic loop、memory、guardrail。 现在在Claude Code或Codex上做一个Skill,这些都不用管了,harness帮你处理。 就像Windows出现之后开发者不用自己跟硬件通信了。而且用户可以在harness里插拔模型:哪个便宜用哪个,哪个新用哪个。 用户对harness的忠诚度反而比对模型高,因为记忆和context存在harness里。 四、Agent网络效应可能正在出现 六个月前大家都用同一个Claude Code,没有理由交换。但现在每个人的harness里沉淀了不同的context、skills和记忆。 同一个任务交给不同人的agent会得到不同结果。这就出现了一种可能:我的agent雇佣你的agent来做某件事,其中一部分是token费用,另一部分是你的agent积累的专有知识的溢价。这可能是一种agent之间的marketplace。 五、下一个字节���动级的公司不会长得像字节 很多人在找下一个字节,做一个AI信息流,刷来刷去,里面是AI生成的内容。 戴雨森觉得在字节的游戏规则里打败字节是极难的。Agent时代的关键指标已经从attention(用户看屏幕的时长)变成了agent能持续完成有价值任务的时长。 如果为了优化DAU让用户多上来看一看,反而说明产品不能让用户省心。 六、AI毁灭旧价值的速度远高于创造新价值的速度 降本在发生(裁员),但增效还需要时间:因为增效需要新产品、新需求,而这需要人的想象力,不是多了十倍工程师就能立刻多出十倍收入。 移动互联网后期大家已经不知道该做什么了,这是产品创新的问题。现在硅谷有的公司因为编程能力过剩开始互相进入对方领地,但复制已有功能和创造全新品类是两回事。 七、三步走:Agent的落地路径 第一步,让人类拥有更多更好的agent:现在各家都在做这件事。 第二步,让agent更好地适应人类的数字世界:支付、身份验证、使用人类软件。 第三步,建设agent专属的数字基础设施:agent之间的支付、通信、协作方式可能跟人类完全不同。 八、思考需要刻意练习,创新也需要刻意练习 戴雨森有一个观察:作为一个快40岁的人,想法比20岁创业时少了很多。虽 然坐拥各大coding agent的订阅,每天有很多AI等着打工,但做什么呢?他有个朋友每月烧一万美金token,做了个扫描器检测每天哪些域名到期没人注册,然后让AI给这些域名做产品。 这有点像Omakase:今天鱼市上看到什么鱼,就做什么菜。听起来荒唐,但其实是在刻意练习用AI创新。
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小朋友
@Jeff070707__
我等着你 mls🇲🇾
黑猫neko
@Blackcat9817
歪歪
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walton929
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Sanbu 散步
@sanbuphy
about 2 months ago
花了段时间写了 RL 教程 Hands-On Modern RL,路线是从 CartPole + PPO 入门,然后到 LLM 后训练(RLHF、DPO、GRPO)、Agentic RL。代码先行,公式用来解释现象。英文版很快更新。 目前是草稿版本,RLHF、Agentic RL 部分本地审校中。 欢迎提 PR 或 Issue & 显卡支持:https://t.co/PtgSByY96U
walton929
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小马 | 商业生存指南
@VibePonyAI
about 1 month ago
🚨 突发:Google Gemini现在可以像华尔街分析师一样分析任何股票(免费)。 以下是10个疯狂的Gemini提示,可替代4000美元/月的彭博终端: 保存以供日后使用🔖
walton929
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Jason Zhu
@GoSailGlobal
about 2 months ago
Anthropic 真的惊为天人 直接把金融服务行业的 AI 工作流模板全开源了 投资银行 / 股票研究 / 私募 / 财富管理 / 基金管理 / KYC 风控 七大业务线的参考 agent / 技能包 / 数据连接器 全部公开 ��超出了 demo 的范畴,是把「金融行业 AI 落地」的完整 SOP 摆出来 / 让全行业照抄 · 打开仓库 你会看到这些东西 10 个开箱即用的端到端 agent - Pitch Agent / 自动做 pitch deck(comps + 先例 + LBO → 出品牌��版的 deck) - Meeting Prep Agent / 客户会前自动出 briefing pack Market Researcher / 行业或主题 → 行业概览 + 竞争格局 + peer comps + 标的清单 - Earnings Reviewer / 财报会议 + filings → 模型更新 → 研报草稿 - Model Builder / DCF / LBO / 三表 / comps / 直接在 Excel 里建模 - Valuation Reviewer / 私募估值 + LP 报告 - GL Reconciler / 总账核对 + 找差异 + 路由审批 - Month-End Closer / 月末关账 / accruals / 滚动 / 偏差解读 - Statement Auditor / LP statement 审计 - KYC Screener / KYC 文档解析 + 规则引擎跑 + 标记缺口 每个 agent 都是 self-contained 的,带自己用到的全部 skill,clone 下来直接装 · 7 个垂直行业插件 - financial-analysis(核心):comps / DCF / LBO / 三表 / deck QC / Excel 审计 - investment-banking:CIM / teaser / 流程信 / 买方名单 / 并购模型 / 项目跟踪 - equity-research:财报笔记 / 首次覆盖 / 模型更新 / 投资逻辑跟踪 - private-equity:寻源 / 筛选 / 尽调 / IC memo / 投后监控 - wealth-management:客户复盘 / 财务规划 / 调仓 / 报告 / 税损收割 - fund-admin:GL 核对 / 差异追踪 / NAV 校验 - operations:KYC + 规则引擎 直接用 / 想改也行 / 全是 markdown + json / 没有 build 步骤 · 11 家金融数据商的 MCP 连接器 Daloopa / Morningstar / S&P Global / FactSet / Moody's MT Newswires / Aiera / LSEG / PitchBook / Chronograph / Egnyte 这一行单独值得讲 意味着 Anthropic 已经跟全球最重要的金融数据基础设施都谈完了,你接进 Claude / 这些数据全是开箱即用的,没有这些连接器 / 你自己接每一家的 API / 光人天就要��几个月 LSEG 和 S&P Global 还各自做了 partner-built 的高级插件 一个跑债券相对价值 / 利率曲线 / FX carry / 期权波动率 / 宏观利率监控 一个跑 tear sheet / 财报预览 / 融资 digest · 部署方式两种,一个仓库 方式一:Claude Cowork 插件 装在分析师电脑上 / 个人工作流 方式二:Claude Managed Agents API 跑在公司自己的工作流引擎后面 / 整个公司用 同一份 system prompt / 同一份 skill / 你选在哪儿跑 还附带一个 Microsoft 365 安装工具,让公司 IT admin 把 Claude 部署进 Excel / PowerPoint / Word / Outlook 而且可以走你公司自己的云(Vertex AI / Bedrock / 内部 LLM gateway),不强制走 Anthropic API · 金融是企业 AI 落地最大也最难啃的市场,合规要求高 / 数据敏感 / 流程复杂 Anthropic 这一手 直接把整个行业的 AI 落地 SOP 写明白了 谁照这��搭 / 谁就在 Claude 的轨道上长 谁不照这套搭 / 谁要从零开始踩半年坑 最值得对比的是 OpenAI OpenAI 上周刚上线广告平台 Anthropic 这周直接开源金融行业全套 agent 两家公司的路线分化在这种地方又看得清清楚楚 OpenAI = 大众消费 + 广告 Anthropic = 企业场景 + 开源行业模板 链接 https://t.co/4eWZZiGVpc
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walton929
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鸟哥 | 蓝鸟会🕊️
@NFTCPS
about 2 months ago
卧槽,一天就能把Claude玩明白?这份指南我他妈直接跪了 我告诉你,这玩意儿不是人学的,是神学的。但是今天,只要你肯花一天时间,我保证你从菜鸡变成Claude高手。不吹不黑,这份教程简直是把饭嚼碎了喂你嘴里。 先来第1级,24分钟搞定基础(别嫌短,够用了) 🔹 Claude傻瓜指南:从零到入门,看完你就能跟别人吹牛逼了 🔹 Claude设��:别傻乎乎直接开干,先把环境调好 链接在这: https://t.co/cOVLXKWzqk https://t.co/IUXXX6HT1Y 接着第2级,1小时实战工作流(别只看,动手干) 1 Claude协作:一个人干活的效率,顶你团队三天 2 Claude团队版:别一个人吃独食,拉上兄弟一起干 3 Claude设计:从设计到出图,手把手教你做老板都点赞的东西 4 协作+项目:把Claude变成你的远程员工 5 Claude幻灯片:别再熬夜做PPT了,让AI替你打工 6 Claude技能:解锁隐藏功能 链接在这: https://t.co/Uu81jWQ38g https://t.co/W117GA8936 https://t.co/wN5PMdNIML https://t.co/JUCG6z8Xlh https://t.co/MuDoFnlDwX https://t.co/FV0YB0djw9 然后是第3级,3.5小时专业技巧(这才是真干货) 🔥 避免奉承:别让AI拍你马屁,要让它说实话 🔥 Claude代码:写代码、改bug,它比你隔壁的程序员靠谱 🔥 Claude 101:官方培训课,必看 🔥 突破Claude限制:别再问“还能再回答吗”,直接打破天花板 🔥 停止瞎提示:别再发“帮我写个东西”这种废话 链接在这: https://t.co/sITjoA2EqV https://t.co/HWNrhaah2b https://t.co/DrlGHtD4cD https://t.co/2xPIANFVby https://t.co/x9KnKwwXKa 最后第4级,8小时专家模式(装逼必备) 🚀 Claude电脑:把Claude装进电脑里,直接操控桌面 🚀 用Claude API构建:写代码、搭应用,你也能做二次开发 链接在这: https://t.co/0ME7ckbQXa https://t.co/sobW0u3H6P 专业提示:别他妈一口气看完,你消化不了。每次学一级,然后立马去用。学完一级就停下来,把学的东西用到工作中,用熟了再学下一级。 你想想,别人还在那儿发傻提问“Claude怎么用”的时候,你已经能一边用Claude写代码,一边用Claude做PPT,一边还用Claude调API。这不就是降维打击吗? 别废话了,赶紧收藏起来。今天不学,明天就落后。明天不学,后天就只能看着别人吃肉。
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walton929
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Roland.W
@rwayne
about 2 months ago
Anthropic 这下直接把投行的活儿摊在 GitHub 上了。 官方仓库 anthropics/financial-services 11 周前上线,16493 stars,2067 forks。 9 个开箱即用的 Agent,Pitch、Earnings Reviewer、Model Builder、GL Reconciler、KYC Screener。分析师每天写的 pitch deck、earnings note、IC memo、LBO 模型,全在仓库里。 11 个 MCP 数据连接器一次接齐,Daloopa、Morningstar、FactSet、Moody's、PitchBook、LSEG、S&P 都进来了。彭博一个没有。 Anthropic 顺手还发了 Microsoft 365 add-in,Excel、PowerPoint、Word、Outlook 都跑 Claude。 唯一的护城河写在 README,所有输出要人类签字。 投行 30 万美金一年的初级分析师,活儿现在板上钉钉写在 README ��了。 https://t.co/ztu2kp4RuI
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walton929
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Jason Zhu
@GoSailGlobal
about 2 months ago
你花钱买 AI 课的时候 Google 在偷偷把同一套东西免费给出来 推上
@RoyAmal
整理了一份 Google 官方 10 门免费 AI 课的清单 路径都在 https://t.co/68rZ8nmhR8(Google Cloud Skills Boost)上 注册 Google 账号就能学 一分钱不要 我把 10 门课整理一版中文索引 链接在每条下面 1)Generative AI Basics(生成式 AI 基础) 入门第一课 讲清楚什么是 GenAI 应用场景有哪些 https://t.co/n9GE2KdZhV 2)Large Language Models(大语言模型) ChatGPT 这类系统底层怎么跑的 https://t.co/V598HiVf2G 3)Responsible AI(负责任的 AI) 伦理 偏见 真实世界的风险 这门很多人会跳 但它其实是 AI 工程师的护城河 https://t.co/6oyxspi9Ql 4)Full Learning Path(完整学习路径) Google 官方排好顺序的 AI 学习路线 step by step 不知道从哪开始就直接走这条 https://t.co/Bj6qM0girs 5)Encoder-Decoder(编码器-解码器) 模型怎么把输入转成输出 翻译类模型的底层 https://t.co/B08AGM5iK8 6)Attention Mechanism(注意力机制) Transformer 的核心 现代所有大模型的根基 这门是分水岭 听懂了再往后走 ���松一倍 https://t.co/S8TVS095c4 7)Image Generation(图像生成) 文生图系统的原理 Stable Diffusion / Midjourney 那一套底层 https://t.co/ol2zCtN1wF 8)GenAI Tools(生成式 AI 工具) 动手实验课 不光看视频 https://t.co/gIgWFIwkFF 9)AI Applications(AI 应用) 真实业务场景里 AI 怎么落地 https://t.co/gbiFK5E2ux 10)Vertex AI Google Cloud 上怎么把 AI 模型 build + deploy 上线 这门最实用 直接对应工作技能 https://t.co/XYgQATmfO4 总入口 https://t.co/o8Tsrp5vmp 所有课程集合 也可以从第 4 条「Full Learning Path」那门进去 一条线学下来
@RoyAm
al 在原推里的那句金句 大多数人的学习是 watch → forget(看完就忘) 这套路径给你的是 learn → practice → build(学 → 练 → 造东西) 如果你真打算认真学 AI,这是你免费版的 roadmap
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walton929
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区块链行情研究
@qkl2058
about 2 months ago
有人刚把一整家AI公司给开源了。里头塞了147个智能体,分成12个部门,搞工程的、做设计的、跑营销的、干销售的,还有财务、质检跟客服支持,全都齐了。每个智能体都有自己明确的角色定位、一套工作流程和要交付的东西。这玩意儿不是一个简单的聊天机器人,这分明是一整个团队。 它兼容 Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI、Windsurf 这些工具,输一行命令就能把整套东西部署起来。 说起来,最开始就是 Reddit 上一个��子,现在攒了8.8万颗星,被分叉了1.4万次。用的 MIT 协议,完全免费。 现在彻底归你了。要知道,搁以前想整一套这配置,一年花个五万美金都算正常。
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qkl2058's tweet video.
walton929
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Vincent | 信号>噪音
@VincentLogic
about 2 months ago
网文作者要失业了?这个开源AI Agent能自己写、审、改小说,玄幻仙侠都市全都能写,一个月下载量11k+。别慌,核心不是替代,是让你一个人干一个工作室的活! 1⃣ 终端运行inkos启动本地Web工作台 2⃣ 选风格(玄幻/仙侠/都市/科幻),输入大纲 3⃣ AI自动写、审、改,你只管审核把关 4⃣ 用市场雷达看数据,文风分析调质量 5⃣ 批量产出,多平台分发搞流量 别把AI当敌人,把它当你的免费员工。真正被淘汰的不是作者,是不会用工具的作者。 想搞网文矩阵的,一定要尝试!👇
walton929
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鸟哥 | 蓝鸟会🕊️
@NFTCPS
about 2 months ago
年费二十多万的彭博终端,被开源社区直接平替了! 这个叫 FinceptTerminal 的项目,美股、A股、加密货币数据全覆盖,打开就能跑,不套壳不臃肿。 核心功能四板斧: 1⃣ CFA级DCF估值、VaR计算,机构同款分析框架 2⃣ 37个专项AI智能体,兼容主流大模型,支持本地离线保隐私 3⃣ 接入百家数据源+多家券商,股票和加密货币实盘模拟两不误 4⃣ 海事跟踪、地缘政治、卫星数据,宏观冲击概率直接量化 以前这种工具光订阅费就把散户拦死了,现在个人非商业用途免费。 🔗 https://t.co/e0Fgr7sK1S
walton929
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Bill The Investor
@billtheinvestor
about 2 months ago
有人刚刚开源了一整家 AI 公司。147 个智能体。12 个部门。工程、设计、营销、销售、财务、QA、支持。每个智能体都有其角色、工作流和交付物。这不是一个聊天机器人。这是一个团队。 Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Windsurf。一条命令部署一切。始于一个 Reddit 帖子。88,000 个 Star。14,000 个 Fork 之后。MIT 协议。免费。 属于你。这本该价值每年 50,000 美元。
billtheinvestor's tweet video.
walton929
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GOLD
@Honcia13
about 2 months ago
一个人,怎么做一家公司? GitHub上这本《一人企业OPC方法论》已经14.5k Star, 把solo创业的完整框架讲透了! 不是鸡汤, 是干货满满的方法论: 规划阶段 用有限资源撬动最大结果 被动收入 + 资产化思维(别卖时间,要造资产) 赛道选择和竞争策略 搭建阶段 从零做产品 用副业模式控制风险(别上来就All in) 基建四件套:用户池、内容体系、收款能力、众包协作 还附赠: 一人企业画布(帮你结构化想法) 月度复盘工具 AI策略模拟器(动手前先跑一遍测试) 全文6万字,CC协议免费可读。 独立开发者、自由职业者、想搞副业的打工人,这套方法论值得认真读一遍。 真正教你一个人把公司跑起���。 GitHub:https://t.co/6uZFdZvMR4
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walton929
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林晚晚的猫
@linwanwan823
about 2 months ago
这是我今年见过最牛的「美股新股神」。 24岁的德国人,被OpenAI开除, 转头开基金,2亿变50+亿。 -先说这个哥们。Leopold Aschenbrenner。 我去年半夜跟朋友喝酒, 有个马来人按头推荐让我去看一篇 《Situational Awareness》, 说AI正在朝这篇写的方向发展。 后来我才知道, 这文章当时在硅谷VC圈里炸锅, 川普的女儿伊万卡也转了。 就是Leopold Aschenbrenner离职后写的。 -去年4月,这哥们据说因为泄密被OpenAI开除。 出来之后没多久,直接开了个对冲基金, 基金名字就叫那篇文章, Situational Awareness Fund。 LP是Stripe两兄弟和前GitHub CEO Nat Friedman。 去年Q4披露持仓2.5亿,今年再披露直接就55亿。 一年涨了20多倍。 -我们再来看他持仓。 第一仓 Bloom Energy。给数据中心卖燃料电池发电的。去年4月16块一股,今天279块。一年17倍。 我去年也盲跟着买了, 买了到今天一直没动,赚了5倍左右。 第二仓 CoreWeave看涨期权, AI算力卖家,英伟达亲儿子,IPO半年股票翻了3倍多。 第三仓 Intel看涨期权。 去年所有人都说Intel完了的时候他进去重仓买CALL,结果Intel一年涨356%。 所以晚晚我现在有个新思路: 紧跟OpenAI离职人群。 看他们在做什么,基本上就能看到AI投资和下一个大方向的路标。
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walton929
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爱丽丝呀!
@BTCqzy1
about 2 months ago
量化交易的门槛,这次被 QuantDinger 彻底拆掉了。 你不再需要精通 Python、不用手动拉数据、不用自己搭回测框架,更不用担心代码调试。 只需要用大白话说一句策略想法,AI 就帮你完成剩下所有事。 QuantDinger 核心亮点: · 支持加密货币、美股、外汇 全部打通 · AI 多智能体协作(策略师 + 风控 + 回测专家内部辩论) · 自然语言生成 Python 策略 + 一键回测 + 可视化 + 自动交易 · Docker 两分钟部署,数据全在本地,隐私拉满 实际操作有多简单? 输入:“帮我用突破策略回测 BTC 过去 30 天” → 系统自动调度 AI 团队:拉取数据、生成策略代码、跑完整回测、输出图表和绩效报告。 进阶亮点⭐️: 预测市场分析:支持 Polymarket 等预测市场作为研究工作流。 输入市场链接或关键词,AI 可自动拉取赔率、做概率分歧分析���打机会分、给出 YES/NO/HOLD 建议(目前主要用于辅助研究和决策)。 GitHub: https://t.co/elrN9rfO4v 感兴趣的可以直接跑起来试试,DYOR。
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walton929
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GOLD
@Honcia13
2 months ago
太炸裂了,居然有人做了款能直接看懂K线交易的AI, 胜率还高达93%! 这款AI叫Kronos,靠45家交易所120亿条数据训练,是首个专门为金融市场打造的开源基础大模型,从底层就是为K线和交易逻辑设计,不是通用AI改出来的。 它能做价格预测、波动率预判,支持全资产零样本直接使用,覆盖币安、纽交所、纳斯达克等45家交易所,从400万到4.99亿参数共4个版本,笔记本就能跑。 实测效果很夸张:准确率比主流时序模型高93%,比顶尖非预训练模型高87%,而且不用微调,拿来就用。目前BTC实时走势演示免费开放,每小时更新。 对比之下,对冲基金定制模型要几百万,彭博终端年费2.4万美金,而Kronos完全免费,几行Python就能调用。 由清华团队研发,入选2026 AAAI顶会,现已上架Hugging Face,GitHub斩获1.16万星标、2400复刻,MIT协议,100%开源。 https://t.co/NBc5Gdcyo6
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walton929
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周览资源分享
@grgerwcwetwet
2 months ago
推荐一个开源项目 aimoneyhunter,一个整理 AI 赚钱思路的合集仓库。 里面汇总了各种 AI 副业方向、变现路径和案例,从内容创作到自动化工具都有,偏实战思路整理,适合找灵感或拓展方向。 GitHub: https://t.co/c3WFZSIKfi
walton929
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Bitturing
@Bitturing
2 months ago
创业路上,最难的不是执行, 而是系统学习融资、管理、产品这些核心能力。 网上信息太碎,很难拼成完整框架。 我在 GitHub 挖到一个宝藏资源库:awesome-ceo 🔗 https://t.co/mLGPAZXOCL 覆盖 8 大模块: 融资 / 产品 / 销售 / 营销 / 管理 / 招聘 / 财务 / 创业 内容来自 YC、a16z、Sequoia 及一线创业者。
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