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V2EX 第 388631 号会员,加入于 2019-03-02 16:30:34 +08:00
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[开源] 零成本基于 AI 的股票分析系统
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    分享创造  •  mumu157  •  50 分钟前  •  最后回复来自 abysscong
    9
    构造大模型微调数据集
    程序员  •  mumu157  •  2025 年 5 月 9 日  •  最后回复来自 Dreamerwwr
    6
    写了一个简单的 agent 项目,大家帮忙看看
    程序员  •  mumu157  •  2025 年 5 月 19 日  •  最后回复来自 111111111111
    5
    mumu157 最近回复了
    2 小时 33 分钟前
    回复了 mumu157 创建的主题 分享创造 [开源] 零成本基于 AI 的股票分析系统
    @zgldh 侧重点不同,我的项目要简单的多,主要是基于个人策略 + 新闻聚合 + LLM 的分析,TradingAgents-CN 相当于是通过不同的 agent 作为分析师,让一群 AI 专家讨论市场”,每个专家负责不同角度,然后综合出更合理的分析结论
    5 小时 34 分钟前
    回复了 mumu157 创建的主题 分享创造 [开源] 零成本基于 AI 的股票分析系统
    本身这个项目是做辅助分析的,并不是量化交易程序,开源这个项目也是方便有需要的同学可以使用、参考
    5 小时 36 分钟前
    回复了 mumu157 创建的主题 分享创造 [开源] 零成本基于 AI 的股票分析系统
    @churchmice 主要是美股不太了解,数据源也不一样,后续可以考虑下~
    2025 年 5 月 9 日
    回复了 mumu157 创建的主题 程序员 构造大模型微调数据集
    @uni 可以提个 issue ,最近有空可以完善一下哈
    2025 年 5 月 8 日
    回复了 mumu157 创建的主题 程序员 构造大模型微调数据集
    @Dreamerwwr 有很多方面吧,我举几个例子
    1. 原始模型不包含一些私域的信息,比如一些财务、法律、金融信息
    2.需要模型强化某些领域的专业能力
    3.强化输出能力,需要按照某些格式进行输出
    4.想要洗掉原始模型的数据或者自我认知、以及其他一些合规性要求之类的
    5.强化模型能力,比如通过 R1 蒸馏数据微调一些 llama 、qwen 之类的小模型
    应用还是比较多的
    2025 年 5 月 4 日
    回复了 mumu157 创建的主题 程序员 写了一个简单的 agent 项目,大家帮忙看看
    @xxxccc 主要是直观的可以看到 llm 和工具具体是怎么一起工作的;没有使用原生的 function call 功能
    2025 年 5 月 4 日
    回复了 mumu157 创建的主题 程序员 写了一个简单的 agent 项目,大家帮忙看看
    @kaichen 我理解的 agent 基础就是 LLM 和工具调用的结合。这个项目主要是想帮助初学者快速了解 agent 的工作流程,项目中是有工具选择和循环判断的,更复杂推理和规划的能力其实就是嵌套更多 llm 调用和逻辑判断
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