与「预测」相关的搜索结果

又被我说中了。中国四季度果真会出台新的刺激政策。10/1起对符合条件的首套房贷给予贴息，PSL利率下调25BP等等。大部分市场分析并没有预计新的刺激政策，我是少数7月份就这样预测的。但不要急着判断为大超预期的利好，我还是坚持和大家一直以来分享的观点，四季度会出“更广谱”的刺激，因为如果拖到一季度，经济就会加速恶化，所以这更多是防御而不是出击。因此这也是注定温和和边际效力递减的，正如我之前7月份的帖子所说的那样。中国决策的底层逻辑，还是我说的，正走向“备战”经济。所以我非常坚持我的7大社会预言，3大财政政策预言，以及对整个中港市场走势的预判。

胜率49%，一半都不到。 51天，18.2万美元。 他在Polymarket上跑一套会自己改门槛的量化模型，专做BTC Up/Down。 公开账本： 51天，已实现约+182,403美元，日均大约3,500。 36,473次预测，胜率约49%。 均笔不大，靠同一套设置，每小时重复约30次往外刮。 模型只干一件事： 噪声越大，信号必须越强，才允许下单。 阈值随波动走： H = k × σ σ，当前短期波动率。 k，敏感度参数。 H，进入所需的最小信号强度。 盘面安静，H下调，小信号也能过。 波动抬升，H上调，同样的方向直接丢掉。 举个例子： 信号1.8，阈值1.2，下单。 信号1.8，阈值2.3，不做。 同一段走势， 在一种环境里是订单， 在另一种环境里，当没看见。 他不追求神准。 49%的胜率够用—— 过滤掉的是噪声里的假突破， 留下来的才动手。 这个模型最反直觉的地方： 它不预测方向，它只改证据的门槛。 人亏钱，常常是在市场最吵的时候，用最松的标准冲进去。 他反着来： 市场越吵，动手前要的证据越硬。

AMD 宣布用约 82 亿美元收购李飞飞创办的 World Labs，这期是彭博科技节目主持人 Ed Ludlow 对两位当事人的联合采访。一位是 AMD CEO 苏姿丰，AMD 做 CPU 和 GPU，OpenAI、Anthropic、Meta 都是它的大客户。另一位是 World Labs 创始人兼 CEO 李飞飞，她主持建立的 ImageNet 图像数据集是这一轮深度学习浪潮的起点之一。两人聊了为什么要做这笔交易、李飞飞在 AMD 的新角色、开放生态，以及 AI 安全该由谁负责。 交易本身 这是一笔全股票交易，也就是 AMD 用自己的股票而不是现金来付款，对 World Labs 的估值约 82 亿美元，预计年底前完成，还需要监管审批。交易完成后，李飞飞出任 AMD 执行副总裁兼首席科学家，直接向苏姿丰汇报，World Labs 团队将成为 AMD AI 模型团队的核心。 两家公司的关系早就开始了。AMD 是 World Labs 的早期投资方，也给它供芯片。苏姿丰说她从 World Labs 只有几个研究员的时候就在看着这个团队成长。两人也都提到彼此认识多年，私下是朋友。 芯片公司为什么要买模型公司 苏姿丰的理由是，AI 现在还在很早期的阶段，而且越来越明显的是，硬件、软件、系统和模型这几层互相影响，对整条链路理解得越透，造出来的系统就越好。收购 World Labs，一方面是拿到李飞飞聚起来的一批顶尖研究人员，另一方面是让 AMD 对模型未来的发展方向有第一手的判断，反过来指导下一代硬件怎么设计。 李飞飞从模型公司的角度讲了同一件事。World Labs 越做越大，对算力的需求也越来越大；和 AMD 合在一起，模型可以用最前沿的硬件加速训练和推理，硬件团队也能提前看到模型未来的工作方式和需求。她把这叫作 AI 软件和 AI 硬件的“共同进化”。 主持人追问 AMD 是不是要开始卖模型、卖软件。苏姿丰说不会改变商业模式，AMD 仍然是一家平台和解决方案公司，软件是用来支撑硬件的。收购的最终目的是让 AMD 更好地服务那些最大的算力客户，也就是各家模型公司。 World Labs 做到了哪一步 World Labs 成立于 2024 年，到现在两年多，专攻空间智能和物理智能，也就是让 AI 理解和生成三维世界、懂得物理规律，这类模型通常叫“世界模型”。李飞飞说，他们想做的是语言模型之外的方向，因为创作者、设计师、教育、医疗都有这方面的需求，机器人技术也快要迎来爆发。 公司目前已经发布了两代模型，先是 Marble，然后是最新的 Atlas。李飞飞介绍 Atlas 是一个多模态的“全能模型”，能生成高质量的画面，同时保持三维和四维（三维空间加上时间）上的一致性，摄像机和智能体可以在它生成的世界里移动和交互。 团队也在扩张。World Labs 最近收购了 SceniX，这家公司做出了一套机器人仿真工作流程，以及训练机器人控制策略的模型，由此给 World Labs 补上了机器人方向的人才。 李飞飞为什么选择加入 AMD 苏姿丰说她给李飞飞的说法是“加入全世界最令人兴奋的 AI 公司”。李飞飞的作用也不只限于 World Labs 团队。苏姿丰说 AI 没有一种方案能通吃，除了大家熟悉的云端 CPU、GPU，物理 AI、机器人、从云端到边缘设备再到个人电脑的端到端 AI，都是 AMD 未来三到十年要重点增长的方向，而这些正好是 World Labs 擅长的领域。 World Labs 今年早些时候刚融过一大笔钱，发展势头也不错，主持人问李飞飞是否考虑过别的出路。她说公司从一开始就以使命为导向，这件事的关键在于双方的愿景是否一致，和有哪些选择关系不大。在她看来，这次合并会是“一加一大于二”，接着她笑着补了一句，AMD 显然比 World Labs 大得多。 至于加入后会不会只做空间智能，李飞飞说两人还没来得及细谈所有计划，World Labs 正在做的工作会继续，但她预计研究方向会扩大、节奏会加快。 开放生态与可选择性 苏姿丰说，AI 未来会同时有开源模型和闭源模型、大模型和小模型，它们跑在不同的硬件上，这一直是 AMD 规划高性能计算和 AI 产品线的前提。她和企业的 CEO、CIO 聊下来，没有人愿意被锁死在某一家的硬件或软件生态里，大家都想在不同时候挑最合适的。所以 AMD 会继续押注开放生态，她和李飞飞也讨论过怎样用 World Labs 已有的成果推动开源生态。 李飞飞补充说，现代 AI 的发展离不开开放。从科学界公开分享神经网络算法，到她自己做的 ImageNet，这个首批开放的大规模数据集就是现代 AI 革命的推动力之一。开放生态能让不同的发现、创新和创业机会互相促进。 AI 安全该由谁负责 主持人提到当前的一个争论：模型能力的进步速度超过了安全和对齐研究的进步速度。苏姿丰说这件事上“没有可选项”，技术必须好，也必须安全。她拿芯片行业做例子：最高性能的处理器在设计时就要把安全和数据保密作为优先事项来考虑，AI 行业也需要把安全放到同样的位置。她说自己是 AI 乐观派，相信行业能建立起合适的流程和防护措施，而且各家应该像硬件行业现在分享安全方面的经验那样，互相分享做法。 主持人进一步问，提供算力的公司对训练是否安全、推理时模型是否按预期行事，要负什么责任。苏姿丰说生态里每一方都要为自己的行为负责。对 AMD 来说，要保证硬件本身安全、按设计运行，模型在上面跑时数据是安全的，还要和模型公司一起处理好软硬件之间的交互。她认为这件事应该由行业主导，但因为 AI 是新东西，各方学习的速度不一样，所以她欢迎更多的行业协作，也欢迎一定程度的第三方评估。 李飞飞说，主持人上周问她监管、第三方评估、前沿实验室自我负责这几种方式该选哪个，她的回答是全都要。她认为 AI 是一项“文明级”的技术，和历史上所有这类技术一样，初衷是让人的生活和工作变得更好，但每项技术都是双刃剑，必须负责任地开发和部署。无论在斯坦福、World Labs 还是现在的 AMD，她都想推动个人、公司、行业和社会四个层面共同承担这份责任。 AMD 的下一步 主持人提到 AMD 市值已经到了 1 万亿美元，苏姿丰近来也多次和美国总统一同公开露面。苏姿丰说 AMD 过去做过好几笔对公司影响很大的收购，World Labs 是下一笔，而且是战略意义很重要的一笔。在她看来，技术如今和经济、国家安全都紧密相关，AMD 有机会真正影响计算的未来走向。 最后主持人请李飞飞预测 AI 下一个重大突破。她没有给具体的技术判断，只说接下来 AMD 和 World Labs 会一起打造未来，而这个未来必须对人类社会和人们的生活有益。苏姿丰在一旁说：“我会让她忙起来的。”

7. "给我一个计划，不是预测" 为 [股票代码] 构建看涨、中性和看跌三种情景。给出每种情景的触发条件、确认信号、失效条件和行动。别做预测——搭建一个决策框架。 AI 不该预测市场。它应该帮交易者想清楚。

听说很多人喜欢币安的鞋子，那就送一双。👟 来玩个简单粗暴的：评论区猜 BTC 价格。 🎯 猜 2026 年 10 月 1 日 20:00（UTC+8）BTC/USDT 的价格，最接近的人，直接拿走一双 Binance 鞋子。 参与方式： 1️⃣ 关注 @0xVeryBigOrange 和 @binance 2️⃣ 转发本帖 3️⃣ 评论区留下你预测的 BTC 价格，例如：$123,456 ⏰ 竞猜截止：9 月 30 日 23:59（UTC+8） 最终价格以 Binance BTC/USDT 现货 10 月 1 日 20:00（UTC+8）的 1 分钟 K 线收盘价为准。 每个账号只计算第一次有效竞猜，重复评论不算；如果两个人预测价格与最终价格的误差完全相同，评论时间更早的人获胜。 不是比谁看多，也不是比谁看空。 就比谁猜得准。😂 👟 Winner takes the shoes.

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

如果我们可以重新理解 Quant Developer。 这并不只是思想实验。 Jane Street 2026 年公开的研究方向包括机器学习、编程语言、编译器、ASIC、FPGA、分布式 shared log、incremental computation、查询优化、分布式存储和形式化验证，而Citadel GQS 则把实时数据、HFT 执行和低延迟 ML 推理放进了同一个 Quantitative Research Engineer 岗位。 再次强调，市场是一个高维、受驱动、耗散的非平衡系统。 订单持续进入、撤销、成交，信息、资本和风险不断注入，异质的参与者相互作用，系统几乎从未达到平衡。 当看到Jane Street 把 graph-structured、incremental computation 列为长期研究方向，我想这是一个值得认真理解的信号。 如果我们发现研究对象持续变化时，计算本身或许也需要围绕变化来组织。 一条报价更新，并不意味着整个市场都需要被重新计算。 它首先改变某些局部状态，再沿着依赖关系，影响相关资产的估值、组合的风险暴露，以及尚未成交的订单。 如果把这些计算关系展开，我们会看到数据连接特征，特征连接预测，预测连接决策，决策通过成交与持仓，反馈到下一轮计算。 这里必须区分两件事。 计算图中的依赖关系，不自动等于市场中的因果关系。但只要我们能够明确哪些结果依赖哪些输入，就有机会在新事件到来时，只更新受到影响的部分。 这正是 incremental computation 最吸引我的地方，它让计算资源跟随变化分配。困难的问题也随之浮现。哪些状态已经过期，筛选必须更新的传播，可以合并的计算。我们开始寻找，在并发和异步执行中，如何避免把不同时间的市场状态拼成一个从未真实存在过的世界？ 于是，延迟就不再止于程序运行了多少微秒。判断抵达市场时，你应该着眼于支撑判断的那个市场是否仍然存在。 想想吧，一个离线表现出色的模型，如果依赖陈旧的数据、无法承受行情突发时的排队，或者不能及时更新风险状态，那么它在回测中发现的信息优势，可能在执行之前就已经消失。 因此，Quant Developer 的工作可以被理解为，他们需要在有限的时间、算力和通信预算内，维护一个足够及时、足够一致、能够用于行动的市场内部模型。 编译器、分布式系统、硬件加速和形式化验证，开始汇聚到同一个问题上。 编译器决定计算如何被表达和执行； 分布式系统决定不同节点如何组织事件与状态； 硬件决定数据移动和运算的成本；形式化方法则帮助我们检查，某些关键约束是否会在复杂的执行路径中被破坏。 这些工作共同决定一个数学上的预测，试图成为现实中的有效决策。 而非平衡系统的视角，提供了一组进一步追问的方向：外部事件，内部状态，反馈是抑制还是放大扰动，输入速度和处理能力的关系对于系统的影响。 当然，市场是耗散系统本身并不会自动产生 Alpha。我想，我们只有把这种直觉落实为可观测的变量、明确的机制和能够被数据推翻的预测，它才开始具有研究价值。 它确实改变了我们看待这个职业的方式。 Quant Developer 所构建的一直是一个嵌入市场之中的实时决策系统。 这个系统观察市场，也通过自己的行动改变市场：它必须在变化尚未结束时做出判断，在信息尚不完整时承担后果。

虽然周末来看风平浪静的，但下周不一定会出现什么幺蛾子，川普一边拒绝伊朗重新回到停火协议，一边又在周末表示下周会和伊朗增加商讨，对于川普的话是真的一个字都不能信，最近两天周末铺天盖地的都是美国报道霍尔木兹已经实现了伊朗战前 2/3 的流量，但美国柴油的价格反而历史新高了。 我对于霍尔木兹海峡在中期选举前完全开放已经不抱信心了，就这么混着吧，最近做空的小伙伴少多了， 导致资金费率没有那么高，还能扛一扛，油价的问题只能等市场自己反应了。 下周最重要的就是周三的核心 PCE 数据以及周五的非农数据，核心 PCE 其实还好，市场预测变化并不大，而且美联储已经加息过了，对市场的影响应该不会太大，而且较低的数据也会降低美联储在十月加息的预期，不过我觉得高兴的太早了，毕竟十月的 CPI 极大概率是报表了。 Bitcoin 的价格在周末还是挺稳定的，大体来说和美股的重合度还是挺高的，近期市场的博弈又回到了高通胀的路上，不过如果没有超过美联储的预期太多，我个人觉得从现在来看到中期应该还算平稳，除非中间还有什么新的幺蛾子。 一个 @Gate ，交易更多市场

6/ Ornn 的远期曲线预测，到 2028 年 9 月： - H100 累计价值约 6.35 万美元，较买入价增长 227% - B300 累计价值约 18.6 万美元，较买入价增长 244% Hopper 和 Blackwell 两代硬件，都展现出了很强的残值与租赁收益能力。