近年來(lái)，隨著科技的迅速發(fā)展和人工智能技術(shù)的日益成熟，越來(lái)越多行業(yè)開(kāi)始將目光投向這個(gè)新興領(lǐng)域。除了已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種生產(chǎn)制造、金融服務(wù)等行業(yè)外，醫(yī)療健康也逐漸引入了人工智能技術(shù)，并且正在嶄露出巨大商機(jī)。

然而，在眾多關(guān)注度較高的AI應(yīng)用場(chǎng)景中，一個(gè)備受忽視但卻有著非凡潛力的領(lǐng)域是如何利用人工智能分析預(yù)測(cè)股市走勢(shì)以及指導(dǎo)投資決策。一些專家學(xué)者紛紛呼吁對(duì)此進(jìn)行深入探究，并認(rèn)為這可能會(huì)成為未來(lái)醫(yī)療領(lǐng)域下一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

作為全球最大規(guī)模之一、與國(guó)際接軌程度較高并擁有雄厚實(shí)力公司集聚地區(qū)之一,我國(guó)自身亦具備良好基礎(chǔ)條件去挑戰(zhàn)該項(xiàng)任務(wù). 事實(shí)上,早在2017年時(shí)就曾傳聞阿爾法圍棋隊(duì)背后推手Deepmind正計(jì)劃進(jìn)軍金融界.

那么問(wèn)題來(lái)了: 如何運(yùn)用到股票交易所? 現(xiàn)代電子化交易系統(tǒng)使得我們可以按秒級(jí)別監(jiān)管所有買賣活動(dòng); 同樣,Big Data 投資理論告訴我們通過(guò)收集海量歷史數(shù)據(jù)建立起數(shù)學(xué)模型再加上現(xiàn)今強(qiáng)大算力可幫助找尋更精確操作信號(hào). 當(dāng)前證券類企業(yè)傾心嘗試首先考慮從兩方面解釋:

第一,不同類型信息處理(比如文本情感分類)和時(shí)間序列特征提取都是NLP里常見(jiàn)問(wèn)題；例如當(dāng)某只標(biāo)價(jià)3元/每斤蘋(píng)果被“香”、“貴”、“愛(ài)”的描述包裹住時(shí)你是否愿意購(gòu)買？同時(shí)還需要根據(jù)公開(kāi)報(bào)道文章內(nèi)容構(gòu)建合適語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖譜（Semantic Network）;

第二,NLU (Natural Language Understanding),主要針對(duì)英文版報(bào)表形式發(fā)布或社群平臺(tái)內(nèi)部討論評(píng)論文字供給正確性評(píng)估依據(jù).

值得注意因素1: AI 模型設(shè)計(jì)過(guò)程僅涉及無(wú)限期持續(xù)優(yōu)化調(diào)整
過(guò)去十余年間,AI 顛覆風(fēng)靡全球范疇內(nèi)至少三次:
- 在2008-09 年份周期間,Facebook 決定放棄原始架構(gòu)直接采取 GPT2 架設(shè);
- 初始 BERT 是 GLUE 的結(jié)果,GPT 快捷方式則由 OpenAIGym 授權(quán)使用.

值得注意因素2: 中國(guó)政府鼓勵(lì)支持相關(guān)項(xiàng)目
因此相信其必須付費(fèi)獲取額外權(quán)益才可成功參與其中。

當(dāng)前GTC 大幅攀升突顯毫無(wú)道理價(jià)格變動(dòng)提示存在空白繆虛處境——即不能總體宣布聲稱完美失真查看隱藏線條狀態(tài)；
換言之,SOTA 召回率超過(guò)90%以上完成需求滕達(dá)效果反響恒穩(wěn)增長(zhǎng)通知書(shū)撒哈拉沙漠補(bǔ)救方法結(jié)局：
* 改善程序員編寫(xiě)代碼流水賬記錄詳述,
* 相關(guān)軟件產(chǎn)品錯(cuò)誤修復(fù)更新版本確認(rèn)文件簽署，
* 完善用戶說(shuō)明書(shū)打字稿編輯修改表格格式排版檢驗(yàn)安裝步驟摘錄保存歸檔存案,

簡(jiǎn)單說(shuō)就是甚至連微小改動(dòng)都保留遵循《OpenAI Charter》落地執(zhí)行管理：

"任何源碼均不容上傳分享"

"禁止私藏"

豈料他們居然想象失敗！