本文提出了一种结合传统技术分析与人工智能的股票预测方法——Elliott Agents多智能体系统。

本次分享包含音频压缩，语音识别，语音合成，以及近两年来大模型在音频领域的应用，涉及八篇论文和一个近期github霸榜的语音合成工具。

Whisper 是 OpenAI 的语音识别系统（几乎是最先进），它是免费的开源模型，可供本地部署。

OpenRouter 是一个开放协议的“大语言模型接入平台”。用户可以在一个平台上使用统一的 API 接口和统一的 APIKey 调用各种模型。

最近几个月，GitHub Copilot 对部分模型开始限量：10 美金的套餐常常在月底前就耗尽了，被迫退回到“无限用但效率低”的模型。

本篇我们在Keras框架之下实现卷积神经网络．Keras几乎是搭建CNN最简单的工具了，然而原理并不简单：除了基本的神经网络中用的误差函数，激活函数等概念以外，CNN还用到了卷积，池化，DropOut等方法．将在本文中逐一介绍．

在金融强化学习中，我们既可以自己实现环境，也可以利用现有工具快速搭建实验平台。本文重点介绍如何使用现成工具来简化金融 RL 实践。

由于知识与环境不一致，通用的大型语言模型（LLMs）经常无法解决简单的决策任务。相反，强化学习（RL）智能体从头开始学习策略，与环境保持一致，但很难结合先验知识进行有效探索。本文旨在结合两个优势。

选择自建平台/公共平台，主要视情况而定，不过艺不压身，多学点东西，有更多选择总是没错的。

探讨OpenClaw 在记忆存储与长期知识蒸馏方面的技术背景与用户记忆管理方法。