与「R藤本」相关的搜索结果
R藤本 贴吧
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包含 R藤本 的内容
▶︎今夜の「#熱闘Mリーグ」は…🔥#
熱闘芸人がMリーガーに笑いで恩返し👏
果たして笑いの満貫獲得なるか⁉️
■ゲスト
#くっきー！#(野生爆弾)
#R藤本#
#日本一おもしろい大崎#(ちゃんぴおんず)
#小林剛#
#日向藍子#
#渡辺太#
#中田花奈#
深夜1:10～
ABEMA＆テレビ朝日で放送📡
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ななしのにがおえ5/24
昨日の答えはベジ…R藤本さんでした。モノマネだけじゃない確かな腕（大喜利力）の持ち主でかなりの実力者です。
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＜RT希望＞
R藤本、中原麻衣の『おしゃS』！
ベジータの特技発見！？
Nプリ寺島惇太へ与えたギャグについて…
加藤るみをお勧めされて…
ベジータが最近欲しい物を募集致します！
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SHREE HANUMAN AUR SHANI DEV
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PAVITRA KATHA SUNATI HOON.
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MAIN SHEESH JHUKATI HOON.
🚩 JAI JAI SHANI DEV JAI 🚩
🚩 BAJRANGBALI 🚩@grok
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This slide from the Anthropic IPO roadshow was a big factor in my decision to leave. It’s an insane plot and I’m surprised they made it public.
It shows the compute efficiency of pretraining over time. The y-axis is a **log scale**: they are seeing continued superexponential algorithmic progress.
Mythos was not a one-time deviation, but a point on a superexponential. They could already retrain Mythos with a fraction of the compute originally needed.
It doesn’t strictly imply a software-only intelligence explosion- they have been spending more on R+D. But algorithmic improvements do not require ridiculous creative genius and are on the verge of being automated. You do the math.
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兄弟们，又一套顶级 AI 量化打法出来了。
有人拿 Claude Fable 5.1 搭了套 Quant Spline Balance，专门扫 Polymarket 上的加密涨跌盘。日均能稳稳吃 1667 美元左右。
实盘数字挺夸张的。跑了 201 天，总利润 335210。平均每笔大概 60 块。忙的时候每小时能自动成交 70 多笔。BTC、ETH、SOL 的短时涨跌全覆盖。
说白了，不是在赌方向。是靠两个 AI 一块干活，一个负责定价，一个负责对冲，吃的是市场自己搞出来的价差。
定价那边用的是 GAM 非线性模型。它实时抓 BTC 行情，把偏离度、波动率、还剩多少时间、订单流偏了没，这几样丢进公式，算出涨跌该是多少概率。
公式长这样：
z = β₀ + s₁(d) + s₂(v) + s₃(τ) + s₄(OFI)
然后转成价格：
p_Up = 1 / (1 + e^(−z))
F_Up = 1 × p_Up
F_Down = 1 − F_Up
同一波 BTC 波动，时间剩得多少、波动大不大，模型给出的估值就不一样。只要它算出来的公允价比当前买价高，系统就自动进。
另一边是均值方差风控。专门管仓位，别让一边敞口太大。手里有多单的时候，它会盯着空单成本，算一个最合适的残差区间：
R* = min(Rmax, max(0, [p_Up − (1 − c_Down)] / [γ × p_Up × (1 − p_Up)]))
一旦一边偏了，马上补反向单，把风险压下来。
核心就一句话。多单成本加空单成本要是低于 1 美元，中间就有差价可以吃。机器人就反复干这件事。
账号实盘：
几笔比较猛的。535 变 2860，净赚 2325。632 变 2896，净赚 2263。685 变 2601，净赚 1916。
简单说，GAM 负责算该值多少钱，均值方差负责别让仓位失控。
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律师用八块 2018 年的 V100 跑出接近 NVFP4 质量的 DeepSeek-V4.1-Flash。
一位在 r/LocalLLaMA 发帖的律师（“GPU 太多”系列第五篇）公开了名为 Volta-Max-uPLIft 的仓库，能在八块 2018 年的 V100 SXM2 显卡上运行 DeepSeek-V4.1-Flash，支持 524K 上下文，单路解码超过 100 tok/s，同时开两个对话时约 160 tok/s。其实际法律工作流如今完全跑在这套本地栈上，不再依赖前沿模型的 API。 这说明近十年前的数据中心显卡，配合选择性的专家升精度量化和手工调优的 Volta 内核，也能以可用速度和长上下文服务 552B 参数的专家混合模型；对于已经拥有 V100 集群的团队来说，这是购买 Blackwell 硬件之外的一条现实路径。而使用者是一位并非机器学习专家的法律从业者、却把它当作日常生产工具，更说明完全本地化、保护隐私的大模型部署在律师等受监管行业已经具备可行性。 核心技巧是“升精度”（uplift）：所有被路由到的专家先以 2-bit 记录常驻显存，然后按在四类文本上统计出的激活频率，把最常被调用的专家逐个替换为 NVIDIA 的 NVFP4 权重，直到显存装满，从而在不需要整模型 4-bit 的情况下达到接近 NVFP4 的质量。该方案在一台双路 Rome 服务器（512 GB 3200 MHz ECC 内存）上采用 PP2xTP4 并行，作者也说明基准数据由 Claude Code 生成，属于自测数据而非第三方独立验证。
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