中国海油发布“海能”人工智能模型 涵盖上中下游和经营管理等
在资源采购环节,成功打造行业首套进口LNG现货价格智能预测体系;在物流运输环节,打造智能化物流监管中心,具备槽车运输轨迹、DES槽车危险驾驶行为警报等功能;在油气销售环节,与国家部委共建大数据绿色交通分中心,引入全国800余万辆重型卡车、3万余辆LNG槽车点位数据,进一步提升外部市场感知力,增强服务客户能力。中国海油...
烧钱、耗费资源、难以盈利,被唱衰的大语言模型在艰难中倔强前行
因为这份寒意更多来自于经济圈层和精神层面,现实世界的复杂程度远不是一个采用Transformer及其变体架构的大语言模型所能体会的。技术上,这一轮人工智能的热潮源自于Transformer架构。而这个让OpenAI最新融资额度达到1570亿美元估值的技术架构,在一些人看来却并不咋地。不看好并质疑Transformer架构的种种观点,大体可以总结...
大模型时代下,向量数据库的野望
AI算法,要从图像、音频和文本等海量的非结构化数据中学习,提取出以向量为表示形式的“特征”,以便模型能够理解和处理。因此,向量数据库比传统基于索引的数据库有明显优势。其次,更低的成本。大模型要从一种新技术转化为产业价值,必须达到合理的投入产出比,而向量数据库可以有效减少存储和计算成本。一个公开数据是,...
机器学习模型中特征贡献度分析:预测贡献与错误贡献
预测贡献度:衡量特征在模型预测中的权重,反映模型在训练集上识别的模式。这与传统的特征重要性概念相似。错误贡献度:衡量特征在模型在验证集上产生错误时的权重。这更能反映特征在新数据上的泛化能力。本文将详细阐述这两个概念的计算方法,并通过实例展示基于错误贡献度的特征选择如何优于传统的基于预测贡献度的方法。
中金| AI十年展望(二十):细数2024大模型底层变化,推理优化、工程...
算法创新:探索DeepSeek推理成本下降背后的算法创新。2024年为应用推理主导之年,DeepSeek背靠量化私募幻方,以MLA多头潜在注意力和DeepSeekMoE算法创新,带来推理成本大幅下降。降价举措引发大模型多家厂商的降价潮,应用推广进入价格可及区间。推理优化:从Apple模型进展看端侧产业趋势。Apple为端侧部署的风向标,细数Apple的...
价差与交易数量量化的意义和方法是什么?它在金融分析中有何应用?
数据收集:收集相关期货合约的历史价格数据(www.e993.com)2024年10月16日。计算价差:使用数学公式计算不同合约之间的价差。统计分析:通过统计方法分析价差的分布、均值、方差等,以识别潜在的交易机会。模型构建:构建预测模型,预测未来价差的变化趋势。交易数量的量化则更多依赖于市场深度数据和交易算法,具体方法包括:...
腾讯推出混元Turbo大模型,支付宝推出App支小宝 | 蓝媒GPT
9月5日消息,腾讯宣布推出新一代大模型“混元Turbo”,相比前代模型,腾讯混元Turbo性能有显著提升,训练效率提升108%,推理效率提升100%,推理成本降低50%,解码速度提升20%,效果在多个基准测试上对标GPT-4o。腾讯公司副总裁、云与智慧产业事业群COO兼腾讯云总裁邱跃鹏宣布,腾讯混元Turbo在腾讯云上线,输入和输出价格只有...
卓创资讯:公司大宗商品价格预测模型以价格预测模型为基础,集成...
公司大宗商品价格预测模型,是卓创资讯数智中心通过跨学科融合应用研究,在行业研究知识和价格形成理论研究基础上,通过算法实证筛选出关键因素,进行因子特征工程处理后利用机器学习模型进行训练和调优,构建了一套稳定且有效的预测模型方案。并通过场景化预测需求分析,开创性研发了“大宗商品价格预测系统”产品。该系统以价格...
拓尔思“数据要素×”典型案例之四 | 全球开源情报服务助力中企...
在知识治理层面,公司积累了丰富的开源情报算法模型,涵盖政治、经济、社会、技术等维度,如事件脉络分析模型、事件预测模型、事件路径分析模型、武装暴乱识别模型、游行抗议识别模型等,可为用户提供专业精准的风险识别与监测、多模多维情报分析能力。拓尔思目前建有全球热点事件库以及政治、安全领域的重点人物库、重点组织库、...
白银市场价格波动的预测方法是什么?
市场情绪分析也是预测白银价格波动的一个重要方面。市场情绪反映了投资者对市场的信心和预期。通过分析新闻报道、市场评论和投资者情绪指标,可以了解市场参与者的情绪变化,从而预测价格的可能变动。例如,如果市场普遍预期白银需求将增加,那么价格可能会上涨。此外,量化模型和机器学习算法在预测白银价格方面也越来越受到重视...