这个AI炒股年化收益27.75%！用自进化Agent挖掘穿越牛熊的量化因子
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来自主题: AI技术研报
10906 点击 2026-02-12 10:34
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在量化金融的底层，Alpha因子本质上是一段可执行的代码逻辑，它们试图将嘈杂的市场数据映射为精准的交易信号。
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在大模型驱动的 Agentic Search 日益常态化的背景下，真实环境中智能体 “如何发查询、如何改写、是否真正用上检索信息” 一直缺乏系统刻画与分析。
大规模表格模型（LTM）而非大规模语言模型（LLM）的 Fundamental 公司 Nexus 模型，在多个重要方面突破了当代人工智能实践。该模型具有确定性——即每次被询问相同问题时都会给出相同答案——且不依赖定义当代大多数人工智能实验室模型的 Transformer 架构 。
来自上海交通大学、清华大学、微软研究院、麻省理工学院（MIT）、上海 AI Lab、小红书、阿里巴巴、港科大（广州）等机构的研究团队，系统梳理了近年来大语言模型在数据准备流程中的角色变化，试图回答一个业界关心的问题：LLM 能否成为下一代数据管道的「智能语义中枢」，彻底重构数据准备的范式？
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扩散语言模型（Diffusion Language Models, DLLMs）因其多种潜在的特性而备受关注，如能加速的非自回归并行生成特性，能直接起草编辑的特性，能数据增强的特性。然而，其模型能力往往落后于同等规模的强力自回归（AR）模型。
实时分析、数据仓库、可观测性以及AI/ML领域的领军企业ClickHouse宣布完成D轮融资，募集资金4亿美元。
刚刚，谷歌发布了一项新的研究进展：他们用 Gemini 做了一次系统性的数学攻关实验，把目标对准了著名的 Erdős Problems 数据库里 700 个仍被标注为 open（未解决）的猜想。
不做 VLA；不做遥操，以可穿戴设备采真实数据。