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职业数字人“一键生成”,不懂程序代码也可以自由创作

Fay与魔珐星云合作推出数字人开发平台,大幅降低技术门槛。通过API打通,开发者无需掌握3D建模、动画设计等复杂技术,即可快速创建企业级数字人应用。平台提供定制化数字人形象、多模型对话能力及内容生成工具,支持百元级硬件部署,典型应用如数字人导购仅需三步即可完成开发。该方案让数字人开发从专业领域走向大众化,显著提升开发效率并降低成本。

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#个人开发
Fay数字人MCP知识库配置指南

零代码配置:可视化界面完成全部设置高效查询:1次LLM请求完成知识增强回答灵活扩展:支持多知识库、多工具并行接口开放:REST API支持外部系统集成这套方案既保持了系统的简洁性,又提供了强大的知识库集成能力,是构建智能数字人的理想选择。

论在交易中不存在“圣杯”策略

对于技术指标,这里在重点的论述几点,首先我们的所有的技术分析的策略研发都是基于历史数据的分析得出的,说的直白些,每个人都是“马后炮”,“马后炮”不是就不对了。AI大模型的引入,是算法交易领域一次质的飞跃。通过上面的分析,策略的研究就有了两个方向,一个方向就是抛开现有的已知指标,研究未被现有指标特征覆盖的其他位置特征,但是这个方向一样会有一部分能够覆盖趋势特征,一部分不能覆盖的情况,而且新的因子新的

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#经验分享
《金融人工智能:用python实现ai量化交易》

融合了数学、python、深度学习以及金融知识,是本推荐的好书。

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#人工智能#金融
关于马丁交易系统优化的思路探讨

本文探讨了马丁交易系统的优化可能性及其局限性。该系统理论上在无限本金和无限加仓条件下永不亏损,但现实中面临本金有限、持仓限制等约束。作者指出交易市场并非完全独立事件,存在一定概率特征,这为提高初始订单胜率提供了可能。文章提出将马丁订单作为补偿机制,通过双向持仓、顺势加仓等策略控制风险,并介绍了一种结合AI技术的新型设计思路。测试结果显示该方案在震荡行情中表现良好,但单边行情仍存风险。最后强调市场没

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#经验分享
《金融人工智能:用python实现ai量化交易》

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#人工智能#金融
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#人工智能#金融
数字人记忆对于时间维度的处理:使用偏移时间

数字人记忆机制的关键在于时间维度处理:采用真实时间会因跨天交互导致记忆断连,而偏移时间(虚拟时间步)能保持记忆连贯性。斯坦福Generative Agents和开源项目Fay采用偏移时间机制,通过交互轮次而非实际时间计算记忆衰减,使数字人能在长时间间隔后仍续接对话。相比真实时间方案(如豆包)存在的隔夜失忆问题,偏移时间机制更符合人类对智能体"持续记忆"的预期,为构建长期陪伴型数

#人工智能
数字人记忆对于时间维度的处理:使用偏移时间

数字人记忆机制的关键在于时间维度处理:采用真实时间会因跨天交互导致记忆断连,而偏移时间(虚拟时间步)能保持记忆连贯性。斯坦福Generative Agents和开源项目Fay采用偏移时间机制,通过交互轮次而非实际时间计算记忆衰减,使数字人能在长时间间隔后仍续接对话。相比真实时间方案(如豆包)存在的隔夜失忆问题,偏移时间机制更符合人类对智能体"持续记忆"的预期,为构建长期陪伴型数

#人工智能
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#人工智能#金融
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