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模型是什么意思在线播放_模型包括哪三种模型(2024年11月免费观看)

内容来源：中小站长动力网所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

模型是什么意思

探索未来，这小师傅在搞什么，不知手机拿的是啥，围着它不停的转圈圈，旁边的电脑里就显示配件的模型图，老铁们懂他这是什么意思吗？。#热点引擎计划#

理想在最近的智驾技术分享会上都会强调一个数字，训练的clip数，有朋友问这是什么意思？直译过来是“片段”，简单说，相当于训练GPT模型的语料。现在AI 之所以一下子大爆发，就是因为open ai 训练GPT 时，发现语料数量只要突破一个值，模型的表现就会大幅提升，就好像突然具有智能一样。但在训练智能驾驶模型时，输入的就不是语料（文本），而是一段十几秒的clip，这里面包括有车辆摄像头和激光雷达（也可以是4D毫米波雷达）的“输入数据”，以及司机对方向盘、油门、刹车作出的“输出”数据。然后在智驾模型的训练中也会出现一个爆发点，马斯克之前提起特斯拉的训练时说过，“训练了100万个clips，勉强能用；200万个，好一些；300万个，就会感到Wow；到了1000万个，就变得难以置信了。” 但clips的获取不是那么容易的，尤其是要考虑到其质量。同时有了足够的clips后，又要有足够的算力来训练才行。所有AI 的竞争，到最后都是数据量和算力的竞争，所以只要还是端到端的路线，是不可能有后来者居上的神话的。理想现在公测的模型是300w clips训练出来的，未来计划是500w。公布这个数字相当于晒现金，到底牛不牛就看别家手里有没有那么多“钱”了[嘻嘻] 「理想汽车」「智能驾驶」

投资进阶——因子投资。你赚钱？我比你更赚~ 好了，资产配置系列算结束了，但是还有一个问题我一直在琢磨，有没有一种可能，我能做些什么，收益更高，风险更低一些？这就不得不提到因子模型了。 1：因子模型是什么意思啥叫因子模型？我先来句官方解释：所谓的因子，就是用来解释股票涨跌和表现的各种原因的归纳。而因子投资，就是利用因子找到更好的投资产品的方法。 emmm，好像说了等于没说。我举个例子吧，有一个班级的数学平均分是80分。那如果让这个班里的老师，带另一个班的学生，大概率也是80分的水平。但是，你经过调查发现，那些数学成绩高于80分的同学，大部分都习惯睡前做一次提肛运动，而低于80分的同学，则大多没有这个习惯。 ok，睡前提肛，大概率就是提高数学成绩的原因，也就是所谓的因子。你不用管它是否合理，存在即合理。 2：因子模型是否真的有效话糙理不糙。在股票市场上，有些人发现小盘股长期的收益比大盘股收益要高一些，那小盘股就是一个因子。芝加哥大学教授，诺贝尔经济学奖的获得者，发明了“有效市场理论”的尤金.法玛，就提出过著名的“三因子模型”。他认为股票的回报可以从3个角度来解释，市场因子（beta），规模因子（SMB），价值因子（HML）。说点人话：市场因子就是市场平均水平。规模因子，比如小公司的长期回报比大公司要好。价值因子，比如便宜的股票长期回报比贵的要好。在1928年-2007年的统计中，美股平均收益是10%，大盘价值股回报是11%，小盘股回报是12%，叠加两个因子的回报是14%。从历史数据来看，因子模型确实可以提高部分收益。 3：因子模型有哪些？市场上比较公认的因子有6种：规模因子:认为小盘股长期比大盘股回报要高一些; 价值因子:认为价格便宜的股票长期要比贵的股票收益高一些低波动因子:认为总体波动程度比较小的股票，长期比波动大的回报要高一些红利因子:认为高分红的股票长期会表现更好; 质量因子:认为质地比较好的公司的股票，长期回报会更好; 动量因子:认为过去一段时间股价表现比较好的股票，接下来表现会更好。这些都是经过各个国家和各个投资大师验证过的，真实性倒不用怀疑。你看，追涨杀跌还是有因子支持的~ 当然，现实生活中的因子可远比这个多，比如你偶然发现在暴雨开始的第三分钟买入名称带“水”的股票，胜率高达60%，那你就发现了一个“暴雨因子”，利用这个策略你就可以在投资市场大杀四方，赚钱赚到手软。 4：怎么利用这些赚钱说到这里你可能会有一个疑问：别骗傻子~如果有这么好的策略，那大家都这么玩了，那还有什么所谓的平均收益？ ok，好问题，我特意去查了一下数据，发现这个世界实在太公平了。你想超越市场，就一定要记住周期。这些因子可能长期真的有更好的表现，但短期可能跑不赢市场平均。举个最简单的例子，小盘股确实长期收益更高，但如果你今年经历过1月份的爆杀事件，就知道小盘股跌起来那可是没底线的~ 大盘跌2个点，小盘股跌6个点，你顶不顶得住？所以现在市场上出了一些很有意思的多组合因子模型，打开某宝，你会发现这种名字： xx红利低波。 xx300质量价值。 xx低波价值。这种从名字上你一眼就能看出来，它就是把因子做了一个组合，尝试跑赢大盘。当然，有的赢麻了，有的输惨了。最近三年，红利因子，低波因子，远远甩开其他因子，并且把平均收益甩开了10条街。红线是红利因子，蓝线是市场平均收益代表的沪深300。能很明显看得出来，红利因子秒杀大盘。问题就来了，没有任何因子能够长期且持续的遥遥领先，这是周期决定的。现在红利因子模型之所以有效，完全是因为熊市的避险资金堆起来的，那如果一旦脱离熊市，你就会发现其他那些被打压的因子，会像弹簧一样迅速反弹。而红利因子，可能就被扔到不知名角落吃灰了~ 我们怎么办？多元分散！当然是都来一点了~

这几天我看的比较多的研报是AI眼镜现在一些机构对于明年Q1的 AI眼镜出货量很看好因为现在大部分大厂在等交互大模型啥意思呢等这种完善后的大模型：能够处理视频、语音、图片等多种输入输出形式等模型成熟了，可能后面AI眼镜会从雏形，价格高到成熟，价格亲民过度，中国一年眼镜能卖2亿副。。 AI眼镜与手机视角不同，手机的视角与人眼视角不一致，而AI眼镜与大模型的视线完全一致，所见内容也是大模型看到的内容，因此能实现更为实时紧密的人机交互，即用户看到什么就可以即时询问大模型，而大模型基于用户视野做出回应，这一点是手机无法比拟的。所以，前面炒的AI眼镜应该还是预热，这是一块能落地的类似当年TWS无线耳机一样的增量市场大家可以从三个地方入手，三个核心硬件 SOC（系统级芯片）、镜片和光源技术比如，SOC我们的大A有两个科创板上市，这几天走的也比大盘好很多，不过短期别追高。然后是镜片，光源技术找好公司，等带时机，埋伏上车。[可爱][可爱]

五根阴线都没有跌破9月30日的一根阳线，主力如果想，可以玩一年，懂我说的什么意思吗？就是说，主力控盘了，你要跟着主力走，而不是跟着散户走，散户是没有信仰的，也没有想法的！不要看了涨说涨，跌了说跌！要有自己的思维和交易模型！！！！！！「A股再度放量成交破1万亿」

量化投资入门：数据处理那些事儿 𐟓Š 嘿，朋友们！如果你对量化投资感兴趣，那你一定绕不开数据处理这一关。别担心，咱们一步一步来，先把基础打好再说。股票价格复权：你了解多少？𐟤” 首先，咱们得聊聊股票价格的复权。很多人都知道这个概念，但可能不太清楚具体是怎么操作的。其实，复权就是为了解决股票分红、分拆合并或者转股等导致股价不连续的问题。举个例子，比如特斯拉拆股1拆2，股价从500降到250，如果不复权，这里特斯拉股价收益率是-50%，这显然不合理。为了让模型正确理解股价变化，我们需要将这种不连续的股价转换成连续的，这个过程就叫复权。复权的两种方法：前复权和后复权 𐟓ˆ 复权分为前复权和后复权。为了方便记忆，我建议大家在前面加上一个字“向”，变成“向前复权”和“向后复权”。前复权的意思是用最后或最新一期的股价不变，而向前调整平滑；后复权则是以第一天股价为基准，向后平滑股价。平滑所需要的调整比例就叫复权因子或乘数。什么时候用前复权，什么时候用后复权？⏰ 那么，到底什么时候用前复权，什么时候用后复权呢？当我们需要使用过去一段时间的股价或收益率信息时，大概率需要用到后复权价格。原因是如果使用前复权，那就引入了当前时间的价格信息，对于历史回测来说会造成信息泄露。而后复权则仅以最初数据为基础，使用历史数据来调整未来数据，因此不会有这个问题。小贴士：选择合适的价格处理方法 𐟒ኊ当然，也不是总是用后复权数据。比如当我们计算真实股价指标，比如自由流通市值（自由流通股本*真实股价）时，就不能使用复权价格。因此，用的时候还要从指标的定义出发选择相应的价格处理方法。希望这些小知识能帮到你，让你在量化投资的路上走得更稳。如果你有更多问题或者需要更多资料，不妨去看看“学量化”这个小程序，里面有很多实用的量化选股资料和方法技巧，绝对值得一学！

MODEROID 铁人28号 MODEROID 太阳的使者铁人28号越是造型简单的古早机器人越考验可动模型的设计功夫，两款拼下来感觉都做得还行，该有的可动、分色和预涂装都有，瘦版甚至为了飞行姿态做了个单独的抬头的头颈部替换件，一开始看到真有点惊到，后来再想想这俩题材货卖那么贵还没什么配件，做好这些细节其实是应该的。材质用料没用到MODEROID出题材货（如伊库萨机器人）时爱用的那种很粉很脆的胶，强度和成型色质感都不错，金属蓝也没有多少水纹。个人推荐有能力的粉丝可以买瘦版好好做做，肥版直接上成品声光合金玩具即可，拼装其实没啥意思……

这个采访有些有意思的地方。比如说，黄仁勋不认为AI的答案是第一性原理推导出来的，这就很有意思。我看到不少人在讨论大模型的第一性原理是什么，有人说是scaling law，也有人说是别的。我不知道这些说法的依据是什么，反正我是不太理解的。当然，【大模型的第一性原理】和【AI的答案是基于第一性原理得出的】又是两码事了。说来话长，反正我觉得现在【第一性原理】这个说法有点被滥用了，反而这里黄仁勋的说法我倒是觉得没有问题。黄仁勋在采访中的原话是：【人工智能的答案并不是基于第一性原理得出的，而是基于观察数据的学习。因此，它并不像传统的第一性原理求解器，而是通过“模拟”来模仿智能和物理规律。那么问题来了，这种模拟对于科学来说有价值吗？我的答案是，模拟对科学来说是不可或缺的。原因在于，在许多科学领域，我们确实理解第一性原理，比如薛定谔方程、麦克斯韦方程等，但我们无法用这些方程去模拟和理解复杂的大系统。模拟让我们能够在更大规模、更复杂的系统中探索规律，这是人工智能赋能科学的巨大价值。】直击港科大！沈向洋院士对话英伟达黄仁勋，解...

智慧：复杂世界中的多元思维模型 𐟌 智慧究竟是什么？简单来说，智慧就是复杂。一个人的智慧增长，其实就是不断变得复杂的过程。很多人以为，理论知识积累到大学毕业就结束了，其实不然。真正的成长，是在我们走进社会后开始的。你会发现自己需要不断地调整和适应。比如，直言不讳固然好，但有时候也需要理解善意的谎言。坚持到底固然是对的，但也要懂得何时放弃。把理论与现实之间的差距缝合在一起，把矛盾的两端都安放在自己的脑子里，这才是贯穿一生的成长。就像菲茨杰拉德说的，同时拥有两种相反的观点且能正常行事，这是第一流智慧的体现。真实世界是复杂的，很多事情彼此缠绕，互相影响。为什么有些人会偏激，甚至莫名其妙地攻击别人？这些看似坏的行为，其实本质是蠢。他们只看到了事情的一边，而没有看到另一边。再比如，芒格经常提醒自己，假如觉得自己陷入了某种极端的观点，就得及时纠正。什么意思呢？假设，你觉得一个人坏得不得了，一无是处。如果你对一个人产生这么极端的判断，就得提醒自己，这个想法也许有误区。毕竟，哪有十全十美的人？又哪有彻头彻尾一无是处的人？说白了，既然真实世界是复杂的，你就要跟它一样复杂。这也是为什么查理ⷨŠ’格说，他必须去学习各学科中所有的重要道理，这样他才不会变成一个蠢货。你看，什么叫智慧？不就是芒格的那句，多元思维模型吗？所以，智慧就是不断地学习和适应，让自己的思维变得更加复杂和多元。只有这样，我们才能在复杂的世界中找到自己的平衡点，真正做到知行合一。

「2024vivo开发者大会」vivo在发布会舞台的屏幕上放了个中英双语AI实时字幕，识别速度极快，准确率也很高，几乎没看到错字。随着AI大模型的普及进步，今天出生的孩子可能没有机会知道“生肉/熟肉”是什么意思了，因为未来一切语言文字都可以用身边的任意智能设备即时翻译，只有熟的，没有生的。南瓜酥的微博视频

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