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本文目录一览：

1、人工智能大模型有哪些?
2、国内私募基金管理人第一篇---幻方量化
3、ChatGLM2-6B本地部署
4、启林投资王鸿勇:AI与量化投资有很多异曲同工之妙!
5、常见的量化平台有哪些?
6、InsTag开放式标签集,量化SFT数据集的多样性和复杂性

人工智能大模型有哪些?

Sora（OpenAI）文生视频大模型，支持高质量视频生成，具备物理世界模拟能力，应用于动画制作、游戏开发等场景。可灵（快手）短视频生成模型，支持动态表情、动作捕捉与实时渲染，适用于社交媒体、短视频平台。Vidu（生数科技）长视频生成模型，支持复杂叙事结构与多角色交互，应用于影视预告片、广告宣传片制作。

人工智能大模型包括但不限于CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN以及集成学习模型等。卷积神经网络：这是专门用于处理图像数据的深度学习模型，能提取图像中的层次化特征，非常适合图像分类、目标检测等任务。循环神经网络：这类模型用于处理序列数据，能记住历史信息，并在处理新输入时考虑这些信息。

人工智能大模型的定义人工智能大模型（AI Large Models）是指基于深度学习技术，通过海量数据训练、具备大规模参数和强大计算能力的机器学习模型。这类模型通常具有以下特点：大规模参数：模型参数数量通常达到数十亿甚至数千亿级别，能够捕捉数据中的复杂模式和关系。

典型大模型包括OpenAI GPT系列、Google BERT模型和Facebook RoBERTa模型。其中，GPT-3是OpenAI推出的大型语言模型，参数量达1750亿，能生成高质量文本。BERT与RoBERTa在自然语言处理和计算机视觉任务中取得重大突破。应用领域广泛，涉及自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

决策树是最古老、最常用、最简单和最有效的模型之一，是一个二叉树。每次拆分都有“是”或“否”决策，易于学习，无需数据规范化，可解决多种问题。K-NearestNeighbors (KNN) 是一个强大的模型，使用整个训练数据集作为表示字段。通过检查具有相似值的K个数据节点并使用欧几里德数来确定结果值。

人工智能大模型是指采用深度学习技术创建的、含有庞大参数和复杂结构的神经网络模型。这些模型主要分为预训练模型和微调模型两类。预训练模型在大规模数据集上进行训练，具备广泛的语言知识和理解力；微调模型则针对特定任务数据集对预训练模型进行调整，以满足特定应用需求。

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国内私募基金管理人第一篇---幻方量化

1、国内私募基金管理人第一篇幻方量化，以下是对其的详细介绍：公司背景与实力：幻方量化于2008年成立，专注于量化投资领域。以人工智能为技术驱动力，规模已突破千亿，展现了强大的投资实力和市场影响力。核心团队：梁文峰：创始人，浙江大学人工智能背景，具有前瞻视野和丰富的行业经验。

2、幻方量化，国内私募基金管理人中的佼佼者，成立于2008年，公司名称“幻方”源自古代数学方程，象征着数学与科学的逻辑魅力。创始人梁文峰，毕业于浙江大学人工智能专业，坚信人工智能将改变世界。

3、国内私募基金管理人第一篇---幻方量化公司发展历程幻方量化是一家完全用人工智能进行投资的基金公司，其名字“幻方”源自一种古老的数学方程，代表着数学与科学的逻辑推演魅力。

4、幻方量化是一家凭借本土成长路径和前沿AI技术逐渐崭露头角的量化私募管理人。以下是关于幻方量化的详细盘点：公司背景与创立：成立时间：幻方量化由梁文锋和徐进共同创立，自2008年起从自动化交易的探索起步，2015年正式创立并迈向量化投资的新阶段。

5、私募基金经理专题（三）幻方量化幻方量化是一家依靠人工智能技术进行量化投资的对冲基金公司与科技公司，当前其资产管理规模逾400亿，团队成员130余人，是我国顶级私募投资公司之一。量化投资概述定义：量化投资即计算机通过大量的数据进行测算，进而做出的投资决策。

ChatGLM2-6B本地部署

ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

使用命令行导航到C：ProgramDatamyglmChatGLM26Bmain目录。启动web_demopy：在该目录下，运行命令streamlit run web_demopy server.port 5901来启动web_demopy进行本地实验。初次运行时，由于模型加载需要时间，可能需要耐心等待进度条达到100%。后续对话响应会显著加快。

模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配OpenAI接口，实现了从ChatGPT接口无缝切换至ChatGLM2-6B。整个部署过程耗时较长的环节主要是解决模型文件问题，例如文件MD5校验不一致导致的问题。如有任何疑问或需要进一步帮助，欢迎关注AINLPer公众号，加入交流群。