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量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
穿越周期的早期投资：从赛道思维到认知红利｜甲子引力
2025 年 12 月 3 日，「甲子光年」举办年终盛典，科技产业投资专场圆桌对话探讨早期投资从“赛道思维”到“认知红利”转变。英诺王晟主持，红杉张涵等嘉宾参与，指出决胜点在对人、周期和非共识的理解。
红杉的投资哲学和秘密武器，a16z 投了个很有意思的 AI 学习产品
文章分享红杉投资哲学与秘密武器。决策重信念而非共识，管理赋能‘异类’人才，聚焦可控‘输入’，筛选要有勇气。还提到其‘人才佩奇排名’系统，此外介绍a16z投资的AI学习产品。
量化噪声竟是RL秘钥？QeRL：高效强化学习新范式，一场噪声引发的性能革命
近年来，大语言模型在复杂推理任务中面临挑战，强化学习虽更接近人类推理过程，但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源，还能增强模型探索能力，QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。
现在整个AI投资逻辑都错了！微软CEO首次承认：成排的H100正在积灰，插不上电
微软CEO称AI行业投资逻辑有误，瓶颈已从芯片变为电力。微软大量H100因缺电力设施闲置，按芯片采购量为公司定价的模型是错的。真正赢家是早锁定电力协议的玩家，竞争护城河已改变。
在 RDS PostgreSQL 中实现 RaBitQ 量化
本文介绍在阿里云 RDS PostgreSQL 上，pgvector 能力进一步增强，引入 RaBitQ 量化提升其在大规模向量场景下的表现。分析了 pgvector 面临的挑战，阐述 RaBitQ 原理、优势，给出性能测试结果及快速上手的 SQL 操作。
大基金投资，安徽又跑出一家芯片IPO
4月10日，全芯智造IPO辅导状态更新为“辅导验收”。这家成立不到七年的制造类EDA企业，创始人是行业“老兵”倪捷，技术覆盖制造关键环节，虽营收破5亿但净亏超3亿，获大基金等投资，有望推动国产替代。
世界首个「实时、无限」扩散视频生成模型，Karpathy投资站台
Decart发布世界首个「实时、无限」扩散视频模型MirageLSD，输入视频流能快速转化画面，前特斯拉AI总监Karpathy投资。它在时长和延迟上有突破，也有需改进之处。