在这项工作中，研究者正式定义了财务分析的任务，并提出用 AlphaFin 数据集来增强大型语言模型（LLMs）的能力，并在其基础上对 StockGPT 进行了微调。研究者在提出的 AlphaFin 数据集上进行了广泛的实验，以及一些补充实验，如消融研究、GPT4 与人类偏好评估以及案例研究，以揭示 Stock-Chain 在所有基线方法中的卓越表现，并展示了其在财务分析任务中的有效性。然而，ML&

在大模型代码生成领域中，FIM、Recode和Text2Code确实是几个重要的专业术语。每种技术都有其特定的应用场景和优势，选择哪种方法通常取决于具体的开发需求和项目目标。代码生成技术，主要用于在已有代码的中间填充缺失。Recode可能涉及使用AI模型来改进、优化。指将自然语言描述转换为可执行代码的过程。现有代码框架中添加新功能。为代码，使编程更加直观。周围代码风格和逻辑一致。

记忆模块的应用虽然目前还处于探索阶段，但和其他模块简单的读写过程会不断让Agent存储其关键的事实、偏好和改进建议，从而能得到更好的表现、准确率和稳定性。记忆模块也是Agent学习以及经验的基础，在记忆之上，Agent不仅能够变得更加聪明，更能够具备“智慧”，如同长者一般解决“年轻”Agent难以解决的问题。希望未来，AI在通往AGI之路上，能够更多地研究记忆模块的各类妙用，探索其对模型能力的加持

目前，三款模型都已在Hugging Face、GitHub和阿里自家开源社区ModelScope上线，支持FP8量化、LoRA训练、ComfyUI接入、Diffusers调用等功能，方便开发者快速集成。而换成“清晨、暖光、高角度、浅景深”，画面立马切换成一组安静柔和的晨起镜头，适合拍温情家庭片的开场。💡 来看看Wan2.2的不同的灯光效果（晴天、阴天、月光、荧光灯、火光 、混合、柔光、硬光、顶光

说白了，就是能在Python中，通过自然语言向Pandas提需求，把需求的结果直接给到我们，帮助我们省去中间复杂的敲代码过程。具体可见https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai接下来，带大家实战看看这个工具怎么用？

写作辅助：成为职场中最常用的功能，占工作对话的40%，但重点是约三分之二不是让AI“从头写”，而是“改”，比如润色报告、翻译英文邮件、校对错别字，AI更像“人类作者的助手”，不是“取代人类写作”。在知识密集型岗位，比如金融分析师、策划，大家更愿意把它当“顾问”或“助理”，用它头脑风暴，或者快速查行业数据，省下来的时间用来做更复杂的决策。就像报告里说的，知识型岗位的员工用ChatGPT，主要是“辅助

然后，评估器对这些新程序进行打分，并将表现优异的解法重新注册回程序数据库，从而推动程序的迭代优化，发现更佳的解决方案。“在系统被更广泛的社区测试之前，我会保持怀疑，并对报道的结果持保留态度，”美国俄亥俄州立大学的 AI 研究员 Huan Sun 这样说。DeepMind 的 AI 科学家、该研究的联合负责人 Matej Balog 表示，LLM 会基于最优方案继续提出新思路，随着时间推移，系统就演

昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供了多数常用算子的二进制实现（如卷积、Softmax、BatchNorm等），可直接调用加速。针对库中未支持或性能不足的算子，采用Ascend C编程语言（CANN支持）进行。

原创 AIGC小白入门记2025年03月10日 22:23广东。

频繁调用大模型API带来的高额成本，加上多轮交互中的显著延迟，严重制约了Agent的规模化应用。尤其在多Agent协作场景下，这些问题更是被成倍放大。这些挑战或许暗示着，在追求技术突破的同时，我们也需要重新思考Agent架构的根本设计理念。