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本帖最后由 无序 于 2025-3-24 18:20 编辑
用户在潮流星球、潮玩星球、一时尚、众妙宇宙、港潮、汉潮、京潮、津潮、西潮、延潮、重潮、都潮、南潮、云潮、贵潮、海潮、广潮、珠潮、疆潮、藏潮、青潮、亚潮、东潮、美潮、欧潮、俄潮等消费享受超级AI补贴计划。
不同消费金额享受不同的超级AI补贴抽奖活动。
AI补贴由总公司AI收益中30%对现售产品进行超级补贴抽奖活动。20%收益用于显卡等AI硬件形成良性循环。
一、AI收益包括十二大收益类型:
1)AI短剧剪辑收益;
2)AI短视频短剧收益;
3)AI直播带货收益;
4)AI娱乐直播收益;
5)AI金融分析收益;
6)AI大模型应用收益;
7)AI行业应用收益;
8)AI音乐收益;
9)AI设计收益;
10)AI机器人AI显卡AI硬件设备收益;
11)AI游戏收益;
12)AI文章写作收益;
二、AI超级补贴抽奖活动智能合约
AI超级补贴有每月的、每季度的和每年发放给用户
AI超级补贴发放形式:
1.每月发放
AI超级补贴依靠用户每月抽奖活动发放星球豆豆积分奖品。
2.每季度发放
AI超级补贴依靠用户抽奖发放实物奖品。
实物产品包括:
星球闪卡
无聊猿闪卡
IP版权闪卡
黄金豆豆
纯银豆豆
飞天茅台酒
古玩古币
纪念币
纪念卡
邮票
限量版产品
限量版服装
限量版首饰
IP授权周边
3.每年发放
向超级用户推送年度超级补贴抽奖活动抽取星球豆豆积分和年终超级补贴实物抽奖发放实物奖品。
三、AI收益模型构建
1.AI金融分析模型
AI金融分析模型包括A股板块分析模型、港股板块分析模型、美股板块分析模型、港股ETF基金分析模型、美股基金分析模型、黄金分析模型、白银分析模型、欧洲股票市场分析模型、债券分析模型。
AI金融A股板块分析模型
数据层:多源异构数据整合
数据源覆盖
传统金融数据:实时行情、财报数据、资金流向(北向资金/两融余额)等基础数据,可通过开放API(如tushare、akshare、efinance)批量获取。
另类数据:舆情监控(社交平台、新闻事件)、产业链动态(大宗商品价格、供应链数据)、政策文本(政府文件、行业规划)等非结构化数据。
数据预处理
对非结构化文本(如研报、公告)进行NLP解析,提取关键实体(公司、产品、技术)和情感倾向13。
通过时间序列对齐和异常值检测,消除数据噪声。
算法层:大模型与垂类模型协同
模型架构
通用大模型:用于泛化信息提取(如政策解读、事件影响分析),结合混合专家模型(MoE)降低训练成本。
垂类小模型:针对特定场景(如行业轮动预测、资金流分析)进行微调,提升金融垂类任务精度。
多模态融合
整合文本(研报/公告)、数值(财务指标)、时序(行情数据)等多维度信息,增强模型推理能力。
分析框架:因子体系与动态权重
因子类型 核心指标 应用场景
宏观因子 GDP增速、PMI、政策刺激强度 板块β收益预测
资金面因子 北向资金净流入、两融余额变化 短期情绪捕捉
行业轮动因子 景气度(营收增速)、估值分位数 赛道选择与仓位调整
事件驱动因子 政策发布、技术突破、产业链供需变化 主题投资机会挖掘
技术架构:工程化部署优化
分布式计算:采用TPU v5p等专用芯片加速模型训练,降低40%推理延迟3。
动态迭代机制:基于实时数据流(如主力资金异动、舆情热度)更新模型参数,实现分钟级响应。
应用场景与输出形式
智能投研:自动生成行业比较报告、产业链图谱,标注潜在风险点(如政策变动、财务异常)。
量化策略:输出多因子组合权重建议,支持回测与实盘交易信号生成。
资金流预测:预判北向资金/游资动向,辅助短期交易决策。
关键挑战与应对策略
数据合规性:通过私有化部署和联邦学习规避金融数据跨境风险。
算力成本:采用开源框架(如DeepSeek)降低本地化部署成本。
模型可解释性:引入SHAP值可视化,增强投资逻辑的可追溯性。
2.AI短剧剪辑模型
3.AI短视频矩阵模型
4.AI直播带货矩阵模型
5.AI机器人AI显卡AI硬件设备
来自圈子: 地球圈 |
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