让AI交易员学会反思:EvolveTrade如何用经验改写自己的操作手册
论文提出EvolveTrade框架,让大语言模型交易智能体把系统提示词当作可迭代文本策略,依据交易轨迹与真实收益反馈定期自我改写,在多个市场环境和模型下均提升了风险调整后收益,并激活了此前从未使用的风险与趋势分析工具。
论文提出EvolveTrade框架,让大语言模型交易智能体把系统提示词当作可迭代文本策略,依据交易轨迹与真实收益反馈定期自我改写,在多个市场环境和模型下均提升了风险调整后收益,并激活了此前从未使用的风险与趋势分析工具。
Zing-0.5是一个50亿参数的实时交互世界模型,支持键盘导航与文字指令联合控制,能在生成过程中随时插入事件而不中断,480p推理每分钟成本不到一毛钱,WBench导航基准综合得分81.0。
论文提出HypoEvolve,用遗传算法组织多个大语言模型智能体协作生成科学假说,通过交叉变异和适应度选择迭代优化,在34种癌症类型的药物再利用任务上,用DepMap和Open Targets外部证据验证,效果超越六种基...
一篇关于ScienceIDE的研究解读:它把散落全球的科学代码库,变成AI智能体可以真正学习和被验证的训练环境,揭示了当前最强AI在科学代码修复上仍有三成任务无法攻克。
本文介绍EventEgoHands++,一种第一人称事件相机双手3D重建框架。通过手部检测器区分左右手身份、自适应注意力动态调节双手交互,并构建百万帧真实数据集EEH-R,在合成与真实场景下均大幅超越现有方法。
研究者将HCRC MapTask和MUNDEX两个对话数据集的眼神标注统一映射为看对方、看任务、看别处三类,发现理解对齐时任务导向眼神更多、对方导向眼神更少,该关联在主导对话的一方最明显,预测效果提升有限。
随着Agentic AI的兴起,AI工作负载对CPU的需求显著增加,CPU与GPU的比例可能从1:4收窄至1:1。与此同时,混合专家模型(MoE)、推理模型和储存器计算等新型架构也在改变AI算力的分配方式。
开放权重AI模型正在改变芯片架构师的设计边界:内存带宽而非峰值TOPS成为关键约束,模型架构的快速迭代与芯片多年研发周期之间的错位日益突出。EDA领域的应用价值取决于高质量领域数据与工作流集成,而非仅靠模型规模或权重微调...
BearingPoint调研1050位高管发现,27%已实施AI的企业报告生产力提升,但对财务无可测量影响;62%组织估计AI已造成至少10%的员工产能过剩,同时AI治理等关键技能仍严重短缺。专家指出,企业须主动将释放的...
传统网络安全框架需引入"问责"维度,将AI视为国际安全议题。文章提出企业应以零信任原则管理AI系统,包括限制访问权限、强制硬性技术护栏及实时响应机制,而非等待政策落地后再行动。
亚马逊发布Bee Frontier(74.99美元)和磁吸手机背夹款Bee Eclipse(99.99美元)两款AI全天候录音穿戴设备,并推出每月11.99美元的Bee Pro订阅,支持Alexa Plus集成及亚马逊购...
Atlassian发布Agentic Multiplayer Protocol(AMP),通过Teamwork Graph实现代码级别的来源追踪,可区分AI与人类贡献,并在Rovo中新增多步骤任务协作模式。分析师认为方向...
希捷与东芝争夺磁头供应商TDK的硬盘磁头业务控制权。彭博社报道称,若希捷成功收购,东芝可能因丧失关键零部件供应而退出硬盘市场。目前TDK暂未表态,西部数据保持观望。
Xtracycle新款货运电动自行车Swoop ASM售价4495美元,搭载Shimano EP6中置电机、630Wh电池及Di2自动变速系统,最高时速45km/h,续航约96km,可搭载多名儿童,评测称其为目前体验最佳...
Intel将于11月19日举办免费网络研讨会,介绍OpenVINO(TM)与ExecuTorch、llama.cpp等框架的集成方案,演示如何在Intel Core Ultra处理器上本地运行LLM、VLM等GenAI工...
仓库机器人跨境运输失败的原因往往不是技术问题,而是错误的关税编码、缺失的锂电池危险品文件和无保税仓储计划。作者总结了三大清关卡点和"四关测试"框架,建议在运输前对每个零部件单独分类申报,并将最后一公里物流纳入部署里程碑管...
本文介绍了 DDO,一种针对大语言模型摘除攻击的事后权重编辑防御方法,无需重新训练即可在两分钟内将拒绝绕过攻击成功率降至 10% 以下,成本远低于传统训练型防御,同时提供了严谨的数学理论支撑。
一周前,我们受邀飞到旧金山参加RTX Spark工作坊,这篇文章,我们将深度拆解从现场看到、采访到的一手内容。另外,我们也是第一时间拿到了顶配版,搭载RTX Spark的Surface Laptop Ultra,采用61...
这篇报告提出用HCI指数衡量AI在不同任务上的进步差距,并构建了从执行、策略、经验、部署到递归改进的五层自主性框架,剖析AI能否真正学会改进自己。
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