😱 谷歌偷偷开源了时序预测底座TimesFM 2.5，参数降到200M，上下文飙到16k。历史数值丢进去直接出zero-shot预测，家人们可以做一个加密货币预测，哈哈～TimesFM是一个已经预训练好的时间序列预测基座模型。你把历史数值序列喂进去，它就能先给你跑 zero-shot 预测，未来走势和分位数区间都能一起吐出来。而且最新 2.5 版还挺狠：模型从 500M 直接瘦到 200M，上下文窗口拉到 16k，连原来那个 frequency indicator 都去掉了，接口比以前更顺手。更关键的是，这仓库已经不只是“论文配套代码”了：官方后面又陆续补了 XReg 协变量支持、Transformers 版本、LoRA 微调示例和测试，实用度明显在往工程化走。做业务销量、网站流量、服务器负载、需求预测这类活，我觉得它特别适合先拿来打一版 baseline。仓库评论区👇👇👇
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x.com比特币橙子Trader
找回被忽视的 90% 大脑信号：耶鲁大学证实微弱信号也能实现与核心区域一致的预测力
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bilibiliAgent创世纪
在工作中构建智能体 AI 系统内容提炼1. 使用大型语言模型的核心矛盾在于，模型本身是一个基于历史数据训练而成的静态、通用知识体，而现实世界的应用需求却是动态、具体且往往包含专有知识的，所有增强技术的根本目的都是为了弥合这一差距2. 基础语言模型除了存在知识鸿沟，其更深层次的缺陷在于其行为的不可控性，这导致模型在面对真实世界复杂和对抗性输入时，容易产生不可预测、不符合社会规范或与预期目标相悖的输出3. 提升语言模型性能存在两个正交的维度：改进基础模型本身（由少数顶尖机构推动，资本密集且周期长）和应用层工程（由广大开发者实践，灵活、敏捷且针对具体任务），后者的杠杆效应和可及性远超前者4. 提示工程的本质不是与模型进行自然语言对话，而是通过结构化的指令（如角色扮演、思维链、任务分解）为模型的随机生成过程提供认知脚手架，以此约束其巨大的可能性空间，引导其走向一个更精确、更符合期望的输出轨道5. 将一个复杂任务分解为一系列连续的、更简单的提示（链式提示），其首要价值是实现了过程的可控性与可调试性，将一个不透明的黑箱操作转变为一个由多个可独立验证、可迭代优化的步骤组成的透明工作流6. 微调是对模
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在工作中构建智能体 AI 系统内容提炼1. 使用大型语言模型的核心矛盾在于…
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x.com123olp
我花了6个月、穷举37种提示词，模拟了数百种模型，终于让GPT对竞彩比赛的预测胜率稳定在可信区间，昨天周五15中13，今天周六30场比赛预测（结果全公开）
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我花了6个月、穷举37种提示词，模拟了数百种模型，终于让GPT对竞彩 …
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bilibiliAI也能说足球
一个中国开发者，用Claude Code给孩子们做了个数学游戏。拔河比赛，大屏幕上两支队伍。谁最快解出方程，谁就把绳子往自己这边拉。有老师发了条班级玩游戏的视频。其他学校看到了，第二天就开始用。评论区所有人都在聊孩子。聊他们多聪明。聊中国AI教育已经领先世界多少年。西方还在翻教科书，中国孩子已经在用AI驱动的游戏学数学了。没人聊做这个游戏的开发者。直到有人点进他的个人资料。一个GitHub链接。23个仓库。大部分是教育应用——数学游戏、语言工具、儿童相关内容。但有一个仓库不是给孩子的。叫pm-engine。最后一次提交：4小时前。RN1。利润7,307,513美元。52,329次预测。2024年12月加入。给中国孩子做数学游戏的这个人，用同一台笔记本电脑，在预测市场上跑AI代理。体育赛事。NFL、NBA、意甲、德甲、CS2、澳网，全都在搞。一笔单子：多特蒙德对圣保利，总进球超过4.5，投注8,089美元。入场价8美分。回报：99,049美元。收益率1,124%。八千块的注码，回来九万九。就在做8岁孩子数学游戏的间隙。他的GitHub活动记录了一切。上午9点：提交math-tug-of-
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一个中国开发者，用Claude Code给孩子们做了个数学游戏。拔河比赛， …
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基于扰动观测器（DOB） 连续控制集模型预测控制（CCS-MPC）的三相交错双向Buck-Boost的MATLAB仿真
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bilibiliWattFlow
基于WOA鲸鱼优化的Transformer-BiLSTM网络模型的时间序列预测算法matlab性能仿真
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