「金融分析师」共找到 1254 篇相关文章
AI Labs 都在用，ClickHouse 能成为 AI 日志的实时分析引擎吗？
过去18个月，ClickHouse发展迅猛，2025年末ARR达1.6亿美元，付费云客户超3000。它原是Yandex项目，适合LLM推理日志分析。通过收购拓展为数据平台，进入多市场竞争。文章探讨其增长原因、产品、市场及优劣势等。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
OpenAI宋飏被Meta挖跑了！扩散模型崛起关键人物，加入MSL再会师清华校友赵晟佳
最新消息，扎克伯格从OpenAI挖走华人研究员宋飏。他是扩散模型崛起关键人物，曾带队OpenAI战略探索团队。在OpenAI他成果显著，其研究或终结扩散模型。现加入Meta MSL，与清华校友赵晟佳会师。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（三）——Swizzle<B, M, S>模板参数的取值
文章以(8, 32):(32, 1)为例，探索确定Swizzle<B, M, S>中M、S和B参数的方法。指出M、S与PTX指令及共享内存多Bank结构相关，B用于指定Swizzle行数避免bank conflict，还给出不同Layout的参数取值。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
如何让AI写出高质量的数据分析报告？DataV-Note的评估体系揭秘
本文围绕DataV - Note智能分析创作平台评估体系建设展开，指出智能工具缺乏统一评估标准等问题。介绍评估模型目标、设计、标准，采用纵向和横向评估方式，还提及未来接入自动化和提升准确度的规划。
黄仁勋拉六大金融巨鳄入局！狂砸5000亿美金建AI工厂：算力即收入
英伟达黄仁勋拉Apollo、黑岩等六家金融巨鳄入局，将调动超5000亿美元资本建AI工厂。他认为AI从研究走向生产，算力即收入，且英伟达算力特殊，具备基础设施资产投资属性。
97年金融男带8只「电商龙虾」全球开店！2个月后同行慌了
阿里版「电商龙虾」Accio Work打通国际站，一个工作台可全包选品、发品等七个岗位的活。它结合多维度数据助力选品，还能进行广告诊断、店铺运营等，在不同商家案例中成效显著。