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在大语言模型(LLM)的微调过程中,强化学习(RL)扮演着至关重要的角色。传统的近端策略优化(PPO)算法虽然被广泛应用于LLM的微调,但其在处理大规模模型时面临着巨大的计算和存储负担。PPO算法需要维护一个与策略模型大小相当的价值网络来估计优势函数,这在大模型场景下会导致显著的内存占用和计算代价。例如,在数十亿甚至千亿参数的语言模型上应用PPO时,价值网络的训练和更新会消耗大量的计算资源,使得训
NLP 在金融技术领域的应用广泛且复杂,主要应用场景包括情感分析、命名实体识别到问答等。大语言模型 (LLM) 已被证明可以有效处理上述任务;但是,鲜少没有报道过有专门针对金融领域的文献。本作中,我们展示了 BloombergGPT 这个拥有 500 亿参数的语言模型,它采用大量金融数据训练而来。我们基于 Bloomberg 大量的数据源构建了一个 3630 亿个token数据集,这可能是迄今为止
作为系列文章的第一篇,本文将只讲述最上面的大模型能力,以更好的说明应用场景,常规划分时会将语音能力作为NLP能力的衍生技术,随着应用场景的扩展(如音乐、唱歌、配音等)此处我将它单独作为一种能力,为了更好的展示各种能力可以应用的场景,做了一份能力与场景的匹配示例,这并不是全部,只是为了更好的说明大模型的能力,如下图。想用好大模型必须从了解大模型的技术能力出发,此处没有区分多模态或跨模态的大模型技术,
中国超级算力大会如约而来,澎峰科技喜获“算力软件基建领军企业”和“中国智能计算卓越企业”双奖!
近年来,随着人工智能技术的快速发展,各大科技公司纷纷加大在该领域的投入,带动了芯片、算力等基础设施的需求快速增长。张明进一步分析称,Arm控股作为全球领先的芯片架构供应商,其业务涵盖智能手机、物联网、汽车电子等多个领域,具有较强的抗风险能力。这引发了投资者的一定担忧。"美易券商分析师张明表示,"但从长远来看,人工智能技术仍将是未来发展的重要方向,Arm控股等芯片设计企业仍有较大的成长空间。"张明说
摘要:本文探讨如何利用AWS云服务构建高效量化交易平台,解决传统量化交易面临的数据存储、算力不足、运维复杂等问题。AWS通过S3数据湖、Kinesis流处理、SageMaker机器学习平台等服务,实现从数据获取、策略研究到实盘交易的全流程管理。其弹性计算资源可大幅缩短回测时间,低延迟EC2实例保障交易执行效率,同时通过按需付费模式降低成本。云架构使量化团队能专注于策略研发,提升市场竞争力。
2025年,全球数字货币交易量突破每日1200亿美元,衍生品占比超60%。在币安单日处理1.2万亿美元订单的“金融巨兽”背后,一场由量子计算、AI风控与跨链技术驱动的革命正在重塑行业规则。从马斯克用SpaceX星链为区块链节点提供低轨卫星通信,到特朗普政府将区块链纳入国家太空经济战略,数字货币交易所已从“交易工具”进化为全球金融的“新基建”。在这场变革中,安全性与效率成为决定生死的关键——谁能抵御
继ChatGPT开启大语言模型引领的新一轮人工智能革命以来,我们持续见证了人工智能领域技术的加速迭代,世界各地知名大企公司陆续推出了大模型和技术创新产品,标志着大模型技术的成熟和大规模应用的开始。趋势1 算力底座**:**迈向十万卡集群量变,速度和效率双提升。趋势2 推理分析**:**LLM带来推理能力跃迁,开启“智力即服务”新模式。趋势3 创意生成:AIGC应用爆发,降低专业创作门槛。趋势4 情
当前AI+金融领域面临六大核心问题:技术成熟度不足导致决策可靠性存疑(如模型幻觉、算法黑箱),数据治理与安全风险突出(数据孤岛、隐私泄露),监管框架滞后引发合规挑战(算法透明度低、跨境监管困难),应用场景深度不足(仅12%机构应用智能投研),基础设施与复合型人才缺口(算力利用率低、人才缺口超43万),以及伦理普惠矛盾(算法偏见、农村服务覆盖率低)。分布式数据湖:建立跨机构的数据沙箱(如央行主导的消
摘要:LS-DYNA在2025年采用基于CPU核心小时(Core-Hour)的许可证计费模式,帮助企业优化算力成本和资源利用率。该模式按实际CPU使用量计费,相比传统并发许可更经济高效。实施时需配置许可证类型、核心分配规则,并利用新增的资源使用收集工具进行监控。某制造企业通过分时段计费、任务调度和动态资源分配等策略节省了12%成本。为提升效率,建议建立使用基准、加强培训、引入预测工具和精细化管理。
在金融云方面,需要建立一个开放、分层解耦的金融云生态体系,即通过建立异构兼容的IaaS,共建融合的PaaS,形成通用技术栈,逐步建立统一的技术标准及服务。在金融云架构上,"一云多芯+云原生"是解决算力异构的最优解。他表示,招行私有云具有云开两朵(金融交易云、原生云)、一云双栈、一云多芯、一云两网、开源开放、云原生等特点。张明表示,景顺长城IT团队在研发模式上适时引入云原生技术,在深度匹配自身体量和
兄弟们!现在用Cursor写代码确实爽,但你知道这玩意其实是慢性毒药吗?当编程变得和用Word一样简单,老板还需要花钱雇你写CRUD吗?未来5年真正值钱的程序员,都是懂大模型原理的程序员!随着模型架构的改进、硬件的国产化替代、算力资源的共享等方式,未来几年大模型训练的成本会急剧下降。当大模型的训练成本降低到一定程度的时候,中小企业也就能参与大模型的游戏了,到时候市场对懂AI大模型原理的程序员的需求
当前AI与金融的结合主要有两条技术路径:一是通用模型+金融语料微调大模型,二是预训练成金融垂类大模型。由于设计和训练目的不同,通用语言大模型与金融垂类模型在优劣上具有相对性。预训练是预先训练模型的过程,微调是将预训练过后的模型作用于自己的专业数据 集;从海外实践情况来看,目前国外成功的预训练金融垂类模型主要BloombergGPT,其他公司为节省成本,采用通用大模型+特定领域数据微调方式的较多,对
Prefer 5 years above,算法能力、coding能力、设计、解决问题等各方面都要比较强,HC很多,只看同行(优先北京,量化公司的高级c++同行才可以base上海)。高频方向(必须要模板编程写得多),senior-staff,做底层优化,C++要精通,必须一线coding(不大量自己写代码的不看),看有高频交易经验的同行,HC多。算力集群相关的能力全面一些,做过k8s开发和运维,底层
金融智能体技术正从概念验证转向实际应用,2025年成为金融业智能化发展关键节点。行业报告显示,96%应用仍处试点阶段,市场投资聚焦业务价值兑现,智能体项目正超越算力采购成为主流。专家指出,通用大模型在金融场景存在"知识鸿沟",需构建垂直专业解决方案。银行业以43%占比领跑智能体应用,重点提升信贷审批等核心业务效率。未来需平衡技术创新与风险管控,通过生态共建实现规模化价值,构建安
OrionX基于最新的软件定义AI算力理念,颠覆了原有的AI应用直接调用物理GPU的架构,将AI应用与物理GPU解耦,AI应用首先调用逻辑OrionX vGPU,再由OrionX将OrionX vGPU需求匹配到具体的物理GPU,从而让业务部门高效、智能、灵活地使用GPU资源,从而很好地解决了现有的算力挑战。同时,OrionX的运维管理简单便捷,大大降低了我们的工作负担,特别是通过GPU远程调用解
未来,豪尔赛将继续坚持“智慧+”总体战略布局,依托于流量谷总部基地全方位的技术支持和丰富的数据资源,携手众多优秀的数字经济企业共同发展创新,深入实践“数据要素×科技创新引领,算力算法支撑”的新质生产力路径,持续夯实豪能汇绿色交通大数据平台建设,聚焦创新应用,为山西高质量发展注入源源不断的“数智能量”,为山西乃至全国的数字经济产业贡献更大力量。入驻仪式现场,豪尔赛集团与杉数科技、吉航工业、云会计、仁
基于在高性能存储网络技术和网络流量数据压缩技术方面的研究成果,结合大型商业银行存储技术转型落地的需要,工商银行综合运用多项技术,全面建成RoCE-SAN金融高性能存储网络体系,实现存储网络体系的高性能、高可用,实现对FC-SAN技术路线的替代,保障工商银行信息系统安全、稳定、高效运行。下一阶段,工商银行将不断拓展高性能网络的应用场景,提升高性能网络运载力和数据存储力,支撑金融算力基础设施建设,进一
官网同期发布《基于数字原生全云能力平台的金融行业解决方案和案例白皮书》,详解金融行业四大解决方案,并精选23个金融行业建设案例,覆盖银行、证券、保险、以及其他金融企业,为千行百业数字化转型提供参考,展示“他山之石”的“攻玉”的效果。数字化时代大潮,随着应用架构的优化演进,企业核心数字基础设施将遵循渐进式发展理念,迈向以云为核心的数字原生基础设施,助力企业数字化转型,打造数字原生企业(Digital
近期奇富科技与阿里云合作,将模型蒸馏技术应用于“小微智能体”:在确保服务效果无损的前提下,模型效率实现了数千倍提升,有效破解算力与延迟瓶颈,让“个体级”的精准服务具备大规模落地的可能。9月25日,在云栖大会“新‘模’力 新点金:金融大模型技术峰会”上,奇富科技首席算法科学家费浩峻基于公司丰富的落地实践经验,系统阐述了金融大模型的落地逻辑——告别参数规模的盲目追逐,以“做小做强”的路径推动金融AI从
伴随2023年集团将AIGC纳入重点战略项目,对云技术的需求进一步提升,双方合作也进一步加深:值得买科技不仅依托腾讯混元大模型等理解语音、视频、图像的多模态数据,也通过上云有效优化10亿+条商品库数据和近百亿条内容库数据的存储、处理和智能分析,还在自购算力托管与多云算力互补的策略下,通过腾讯云容器场景GPU虚拟化,实现了对单个GPU的更细粒度划分,大大提升了资源利用率,减少资源和人力的消耗。根据战
大模型的安全漏洞, 正在成为金融机构应用大模型的“致命暗礁”。你的企业能否在模型幻觉、数据泄露、 不良信息输出、算力攻击等新型风险中筑牢防线?参与金融大模型安全守护者PK赛, 测测你的安全防御认知能击败多少同行?
量化金融用理工科方法把金融问题形式化、数据化、自动化,是现代资本市场效率与流动性的重要支点;随着算力、数据和 AI 的融合,其影响正从对冲基金和投行扩散到财富管理、保险乃至监管科技。理解其原理与局限,既是金融专业人士的核心竞争力,也日益成为普通投资者与政策制定者的必修课。
因子挖掘是通过分析大量数据,识别影响资产价格变动的关键因素的过程。传统的因子挖掘方法主要基于经济理论与投资经验,难以有效表达复杂的非线性关系。随着数据集的丰富以及计算机算力的提升,基于遗传算法的自动因子挖掘方法已经被广泛应用。遗传算法通过随机生成公式,模拟自然界的进化过程,对于因子特征空间进行全面、系统的搜索,能够发现传统方法难以构建的隐藏因子。
在比特币突破10万美元关口的2025年,全球加密货币用户突破8亿,中心化交易所(CEX)日均处理交易量超2000亿美元。当市场聚焦于K线涨跌时,一个隐藏在背后的技术战场正在重塑行业格局——批量地址生成系统。这个看似基础的模块,实则是交易所资金流转的"神经中枢",既要承受每秒万级地址生成的算力冲击,又要抵御量子计算时代的黑客攻击,更要应对FATF旅行规则等全球合规挑战。
2.WebX公链具备可扩展、低成本、高吞吐的技术优势,适配AI服务、社交裂变、数字身份、会员确权等典型Web4场景;3.而整个Web4X平台生态,则具备强裂变、高激励、智能工具驱动的全球商业变现能力,类似于头部交易生态的综合影响力。在Web4时代来临之际,WebX不仅仅是一种数字资产或一条基础公链,它是一个全栈式数字权益生态系统,凝聚了价值承载、算力调度、全球参与、AI驱动和商业激励等多重能力。2
之前回调的时候我就说过,1777点不会是科创综指的天花板,但它现在市盈率都到260倍了,还能再涨多少,真不好说。能看出来,经过前面的下跌,很多资金对科技股的态度变了——没完全放手,但也多了些顾忌,不敢像以前那样大胆冲了。但这次的4000点,更多是为了彰显某队的控盘实力,咱们不用过分夸大这个指数的意义,不如多聚焦自己手里的持仓。今天AI产业链继续大涨,这轮AI热潮带来的算力需求,最受益的就是先进半导
金融行业新变化1.服务无网点化2.支付移动化3.金融服务智能化4.金融业态数字化:数字科技的数字底座,算法和算力监管合规,客户体验和客户场景,全新的竞争对手重构商业模式、重构客户体验、重构组织架构金融机构和互联网厂商合作,收并购一些金融科技公司数字经济,数据驱动的时代,金融行业依靠精准的数据,风险控制基于信用等级和数据,金融行业依靠数据,分析能力,管理水平和数据科技应用水平相关。冗余的服务器保证高
从某种角度上说,大模类似是一种知识外包服务,针对实际应用中的知识、数据、分析、推理等各环节都可以被模型替代,如果智能体的能力得以完善与提升能够协同人工服务,可能会衍生出其他的服务形态。反观,哪种架构才能构建更好更全面的模型,如何持续降低算力成本,算力向训练倾向还是推理倾斜,公开数据见顶,高质量数据缺乏,领域数据和数据工程如何溢价等,这些问题依然围绕算法、算力和数据,为此,人工智能应用场景的繁荣和喧
该操作系统通过对AI原生时代的智能计算平台进行抽象与封装设计,为用户屏蔽掉云原生系统与异构算力的复杂性,重新定义人机交互,为开发者提供更简单、更流畅的开发体验。通过发布“万源”操作系统,百度再次展示了其在智能计算领域的领先地位和决心为用户提供最优质的服务。随着各行各业对人工智能需求日益增长,百度发布的“万源”操作系统必将成为行业内一大利器,助力企业加速创新、提升竞争力。用户需要一个全新的操作系统来
②虚假信息:大语言模型可能会生产一些具有极强迷惑性的信息,甚至可能被用于传播虚假信息或进行舆论操纵:当前社交机器人更多停留在一级传播,如果大语言模型和社交机器人相结合,就可能会形成类人的交流能力,带来社交机器人的多级传播,从而强化社交机器人传播虚假信息的负面影响。①算法垄断:大语言模型的训练需要消耗巨大的算力资源,更高的门槛在很大程度上限制了学界对大模型的持续探索,未来可能只有少量大型企业和机构能
展望未来,长江计算将持续加大研发投入、坚持研发创新,进一步提升公司算力产品和解决方案的竞争力,为金融客户提供更加优质、高效的服务。同时,长江计算将积极响应国家关于数字中国建设的号召,将金融科技作为推动数字经济发展的重要引擎,携手金融行业伙伴共同探索金融与科技融合的新模式、新路径,共同开创金融与科技融合发展的新篇章。凭借在金融科技领域的创新应用实践,近日,“长江计算存储云资源池平台解决方案”荣获《金
为应对这些需求,金融壹账通近期推出了全新的“大模型一体机”解决方案。该方案集算力、模型、工具链和应用场景于一体,不仅具备小投入、低门槛和私有化部署的优势,还支持开箱即用,助力金融机构快速实现大模型应用落地,进一步推动数智化转型进程。据介绍,金融壹账通的大模型一体机具备多元化智算融合能力,兼容主流AI算力,支持按需扩容及统一管理,可满足不同规模金融机构的需求。未来,金融壹账通将继续与合作伙伴携手,推
在证券行业,证券交易所的服务器需要高效处理海量的市场数据,为投资者提供实时、准确的交易信息。面对金融行业数字化转型升级的需求,多年以来,Gooxi致力于携手证券行业客户共同推进在数据基础设施、云计算和人工智能等技术领域的应用落地,并坚持自主创新,依托十余年的深耕服务器行业的产品研发实力,推出了通用服务器、AI服务器、存储型服务器、边缘服务器、高性能计算服务器、多节点服务器、高频交易服务器等多种类型
当前,全社会数字化进程加速,金融行业已全面进入数字化和智能化时代,金融算力多元化和算力需求增长所带来的数据中心能耗的急剧增加与我国“碳达峰、碳中和”的双碳目标之间形成了矛盾。如何给数据中心“降温”、突破节能降耗的瓶颈迫在眉睫,绿色数据中心建设成为关乎金融科技发展的重要课题。
FinGPT是一个开源的金融语言模型(LLMs),由FinNLP项目提供。这个项目让对金融领域的自然语言处理(NLP)感兴趣的人们有了一个可以自由尝试的平台,并提供了一个与专有模型相比更容易获取的金融数据。FinGPT使用RLHF方法进行个性化的金融语言建模,这与BloombergGPT的方法不同。它采用了一种轻量级的低秩适应技术,使得微调模型变得更简单和经济。FinGPT项目为金融领域的自然语言
4月1日下午,A+CLUB 2023专题峰会在上海陆家嘴圆满举行,近80家业内领先机构逾百人参加会议,其中上海地区优秀量化私募管理人占比七成。本届峰会主题为“守正创新聚力前行——助力量化行业高质量发展”。监管机构、券商、行业专家、三方机构、业内先进解决方案(包括算力、算法、数据存储、软件)供应商齐聚一堂,就量化行业的技术与生态、趋势与未来,进行了开放、深入且真诚的探索与交流。
还有在实时性和资源消耗方面,金融市场瞬息万变,需要实时数据处理和决策支持,大模型的推理涉及到大量的矩阵乘法计算,对硬件的矩阵乘法计算能力提出较高要求,计算复杂性可能导致响应时间延迟,不利于实时应用。但总的来说,大模型在金融行业的应用仍处于初步探索阶段。而相比小模型而言,大模型也存在明显的劣势,例如大模型“幻觉”问题(即大模型答非所问),大模型的部署算力要求高造成算力资源浪费,部署成本高等问题。大模
该框架面向云智激发数据资产价值的数字化模式变革、从借助工具到对话交互的模式突破、AIGC激发全新商业模式的颠覆、云原生和AIGC升级交付能力的升级、算力和模型突破信息瓶颈等带来的未来零售银行新需求,以新一代手机银行为核心,完善客户旅程服务,为零售银行聚合打造九天揽月技术中枢、业务数分中枢、AI智能中枢的三大能力中枢。作为云从生态里唯一的金融科技企业,神州信息认为,数据资产的累积,已成为数字化时代企
让每一个人都拥有一个属于自己的 AI 智能体 + 数据主权 + 自我资产系统,构建去中心、可协作、能自生长的数字文明结构。•你的聊天记录、兴趣画像、AI训练数据、模型使用行为,都可以打包生成数据NFT / 算力权益证书。•在 Web4,用户的数据不是“被平台榨取”的资源,而是“可确权、可定价、可交易”的数字资产。•它定义:人和人、人和AI、AI和AI之间的身份、边界、资产、关系、协作方式。•这个