大模型结合量化交易，不是简单的技术升级，而是一场生产力的重构。

大模型结合量化交易，不是简单的技术升级，而是一场生产力的重构。

如果说传统的量化交易是**“数学家+计算机”的产物，那么结合了大模型（LLM）技术的新一代量化交易，则是“数学家+语言学家+超级认知引擎”**的进化体。这不仅仅是工具的升级，而是量化投资在信息处理维度和策略生成逻辑上的一次“降维打击”。

如果说传统的量化交易是**“数学家+计算机”的产物，那么结合了大模型（LLM）技术的新一代量化交易，则是“数学家+语言学家+超级认知引擎”**的进化体。这不仅仅是工具的升级，而是量化投资在信息处理维度和策略生成逻辑上的一次“降维打击”。

在PyTorch中，torch.Tensor和torch.tensor都用于生成新的张量，但二者之间有一些区别。

论文的核心思想：将一个小型LLM（Small-scale LLM）训练成一个“智能代理（Agent）”，让这个代理学会如何通过多轮对话，逐步引导并利用一个大型LLM（Large-scale LLM，作为“环境Environment”）来解决复杂问题。

论文的核心思想：将一个小型LLM（Small-scale LLM）训练成一个“智能代理（Agent）”，让这个代理学会如何通过多轮对话，逐步引导并利用一个大型LLM（Large-scale LLM，作为“环境Environment”）来解决复杂问题。

在PyTorch中，torch.Tensor和torch.tensor都用于生成新的张量，但二者之间有一些区别。

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