选股模型与逻辑推理的关系
社区干货
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
# 导航大纲为了方便您理解本篇文章的内容结构和思维逻辑,以下是大纲架构图供您参考。,扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等...
特惠活动
选股模型与逻辑推理的关系-优选内容
选股模型与逻辑推理的关系-相关内容
2023年5月
新增 自定义模型标签支持小时级更新。 优化 新建标签方式优化文案引导,帮助用户理解并选择合适的标签创建方式。 优化 创建规则标签、生命周期标签、统计标签、首末次标签、偏好标签、RFM标签时,分区日期字... 可查看标签上下游存在依赖关系的数据集、标签和人群包 用户分群更新类型 功能描述 产品截图 优化 规则创建分群,ID数量预估逻辑优化,默认展示baseid数量,点击预估其他类型,可以展示系统内全部ID类型的数量情况,...
2022技术盘点之平台云原生架构演进之道|社区征文
数据层:通过业务逻辑数据加密及各云基础设施高可用部署,同时进行业务数据备份恢复和安全审计;- 系统层:通过对云服务器进行系统安全加固,漏洞补丁管理,云主机安全和云防火墙,确保系统安全。## 三 DevOpsSmar... 帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等...
SaaS-发版日志(2024年前)
原子指标可以独立参与表格和图表呈现。 过滤条件补充:时间类型的属性筛选新增自然日/自然周粒度,计算逻辑新增不在固定范围、不在当前时间、不在今天和、不在事件发生;字符串类型属性过滤支持正则不匹配。 功能二... 支持上报被动和关系事件;【优化】 原始数据导出接口V1提示优化;【修复】 修复了DataFinder origin_event api 报错问题; 修复了 openAPI 获取看板 DSL 接口报错问题。 2021年03月4日【新增】 新增预置公共属性:"p...
sonic:基于 JIT 技术的开源全场景高性能 JSON 库
如果业务模型中确定了某个JSON key 的值一定是布尔类型,那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**。这种思想也存在于标准库和某些第三方 JSON 库,如 json-iterator 的函数组装模式:把 Go struct 拆分解释成一个个字段类型的编解码函数,然后组装并缓存为整个...
干货 | 基于ClickHouse的复杂查询实现与优化
即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。构建更好的合作关系,帮助业务增长;- **加速数据价值交付**我们不但要解决交付问题,而且要确保最终交付的数据是有价值的... 基于这个逻辑,我们通过产品化的方式让每个人都可以拉动资源处理问题,这样就能把不定时治理变成日常治理。- **治理一定要为业务服务**数据治理一定要将对业务发展的影响缩小到最小范围。核心在于业务可以自己...
百川奔腾入沧海,直挂云帆向远方
大模型不仅将重塑现有行业,更将创造前所未有的价值和机遇”。 一年前,在通用人工智能的感召下,一批拥有深厚行业经验、前沿技术知识,来自各大顶尖科技企业的人才,齐聚一堂,共同开启了百川智能的创新之旅。 ... 尤其在对逻辑推理能力及专业性要求极高的MCMLE、MedExam等权威医疗评测上的中文效果同样超过了GPT-4,是中文医疗任务表现最佳的大模型。Baichuan 3 还突破“迭代式强化学习”技术,进一步提升了语义理解和生成能力,在...
GPU推理服务性能优化之路
基于GPU逻辑架构分发成众多thread去并行执行。CUDA Stream流:Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的CUDA代码执行流程:a.将数据从Host端copy到Device端。b.在Device上执行kernel。c.将结果从Device段copy到Host端。以上流程也是模型在GPU推理的过程。在执行的过程中还需要绑定CUDA Stream,以流的形式执行。## 2.2 传统Python推理服务瓶颈## 2.2.1 传统Python推理服...
【发布】AgentBench:基础模型 Agent 评测,我们暂时有点差
可以用来评估 LLMs 在多回合开放式生成环境中的推理和决策能力。经过对 25 个语言模型的测试,我们发现:顶级商业语言模型在复杂环境中表现出色,与开源模型存在显著差距。而另一方面,v0.2 版本的 ChatGLM2 ... 然而在需要逻辑推理的 情景猜谜(LTP)上性能却下降不少。而另一方面,进行了代码训练的 wizardcoder 的表现却并不是很好。我们的推测是,代码训练的单轮格式减弱了其多轮能力。因此,用代码数据训练,可以提高部分能力,...
