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ai选股

Answer

很抱歉,上述提供的内容中没有关于“AI 选股”的直接相关信息。如果您对 AI 选股感兴趣,建议您考虑以下方面:

  1. 数据收集与分析:利用 AI 处理大量的金融数据,包括公司财务报表、市场趋势、宏观经济指标等。
  2. 模型构建:例如使用机器学习算法构建预测模型,以预测股票的走势。
  3. 风险评估:通过 AI 评估投资的风险水平。

但需要注意的是,AI 选股并非绝对准确,仍需结合专业的金融知识和个人的判断。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

So,let’s consider AI and writing.I’ve written an article about how AI might transform the essay and another article about AI and the future of writing.In it,I described how we might integrate AI into each part of the writing process.We will need to pick and choose how we use AI within each writing piece we create.We might start from a place where we are human-driven first and use AI to modify what we are doing.I write out my blog posts from scratch but I will use some auto-fill and some Grammarly feedback to improve it.I might even go to AI to help define a concept.But it is human-driven and AI informed.Our voice with a megaphone and then an arrow pointing to AI to modify it(with a brain that has AI-like nodes)Sometimes,though,I might want to start with an AI piece of writing that I then modify to make my own.Here’s an example of a time I began with AI and changed it to fit my voice.I began with a writing prompt of my own:From there,I had the AI create a response.Here’s what it came up with.Note that this isn’t bad but it is cliche.Parts of it feel derivative.But it also doesn’t fit my voice or personality.It’s too violent and even cynical.So,I modified it to make it my own.My parts are in bold.Take over the world.But maybe start out small.Perhaps an exoplanet?Or just take over Fresno.Yeah,start out small with Fresno and then go big.Steal the moon.I mean,not our moon,of course.I need the moon if I’m going to keep surfing.I’m thinking maybe Titan or Io?Perhaps Callisto?Nobody ever pays attention to Callisto.Create a shrink ray but one that only makes clothes shrink so that everyone in Fresno thinks they gained ten pounds overnight.

Others are asking
ai提示词生成网站
以下是一些 AI 提示词生成网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,地址。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,地址。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,地址。 MidLibrary:Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库,地址。 MidJourney Prompt Tool:类型多样的 promot 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分,地址。 OPS 可视化提示词:这个网站有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便你快速可视化生成自己的绘画提示词,地址。 AIart 魔法生成器:中文版的艺术作品 Prompt 生成器,地址。 IMI Prompt:支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器,地址。 Prompt Hero:好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT&Midjourney,地址。 OpenArt:AI 人工智能图像生成器,地址。 img2prompt:根据图片提取 Prompt,地址。 MidJourney 提示词工具:专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用,地址。 PromptBase:Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板,地址。 AiTuts Prompt:精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供了广泛的不同风格供你选择,地址。
2025-01-08
ai提示词生成
以下是关于 AI 提示词生成的相关内容: 有 108 个舞蹈音乐提示词,涵盖各种舞曲子流派,如“Punchy 4/4 beats,electro bass,catchy synths,pop vocals,bright pads,clubready mixes,energetic drops”,并对其中的元素进行了详细解释,如“Punchy 4/4 beats”指节奏感强的四四拍鼓点等。 一泽 Eze 提出样例驱动的渐进式引导法,其核心要点是发挥 AI 的逻辑分析和抽象总结能力,从用户提供的样例中总结方法论,用户进行判断和提出意见,为提示词爱好者提供低门槛途径。在某些特定场景下,能让 AI 主动理解需求,不依赖 Prompt 工程师。 由于 LLM 有上下文长度限制,在长对话中使用渐进式引导法可能会触碰限制,影响输出质量,所以引入“提示词递归”的概念与方法,具体步骤包括初始提示、定期总结、重新引入、细化和拓展、验证和优化,并给出了例如说明。
2025-01-08
推荐一些适合零基础的小学生、初中生学习的实用的Ai课程
以下是为零基础的小学生、初中生推荐的实用 AI 课程: 1. 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 野菩萨的 AIGC 资深课也是不错的选择,这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 4. 如果想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励:4980 课程一份;亚军奖励:3980 课程一份;季军奖励:1980 课程一份;入围奖励:598 野神殿门票一张。 在学习过程中,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块深入学习,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。同时,与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-01-08
AI学习路径
以下是为新手提供的 AI 学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 另外,如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-08
我想用AI生成一份海报
以下是一些可以帮助您用 AI 生成海报的信息: 设计海报的 AI 产品: Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案。 VistaCreate:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 具有简单拖放界面,能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 用 AI 快速做一张满意海报的方法: 需求场景:如想发条有吸引力的朋友圈等,网上找图可能存在质量和独特性问题。 大致流程: 确定主题与文案,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成。 选择风格与布局,背景可灵活调整。 使用无界 AI 输入关键词生成并筛选海报底图。 进行配文与排版,合理组合素材得到成品,排版可参考 AIGC 海报成果。 1 分钟搞定海报设计的思路案例: 确定如将老北京糖葫芦做成北京建筑等思路。 借助 AI 生成海报,挑选喜欢的。 确定风格后,替换同材质的北京建筑物延续风格设计一系列海报,调整关键词生成单个建筑物,用 PS 稍作处理。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-08
AI中常说的token是什么
Token 是大模型语言体系中的最小单元。 在人类语言中,不同语言都有最小的字词单元,如汉语的字/词、英语的字母/单词。而在大模型语言体系中,Token 就相当于这样的最小单元。 当我们向大模型发送文本时,大模型会先将文本转换为它自己的语言,并推理生成答案,然后再翻译为我们能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同,通常情况下,1 个 Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,都是以 Token 为单位计量的。 例如,在英文中,单词“hamburger”会被分解成“ham”“bur”和“ger”这样的 Token,而常见的短单词如“pear”则是一个 Token。对于英文文本,1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。但要注意,在给定的 API 请求中,文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,约为 2048 个 Token 或 1500 个单词)。
2025-01-08
股市选股公式编写的最好用AI
目前在股市选股公式编写方面,尚未有直接且成熟的 AI 应用。但在金融领域,AI 可以通过数据分析和机器学习算法来辅助选股。例如,利用历史股价数据、财务指标、市场趋势等信息进行建模和预测。不过,股市投资具有不确定性和风险,不能完全依赖 AI 进行选股决策。
2025-01-05
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息: 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): Zephyr AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.11 亿美元,轮次 A,主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.06 亿美元,轮次 A,估值 12 亿美元,主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean:2024 年 2 月 27 日融资,融资金额 2.03 亿美元,轮次 D,估值 22 亿美元,主营 AI 驱动企业搜索。 Figure:2024 年 2 月 24 日融资,融资金额 6.75 亿美元,轮次 B,估值 27 亿美元,主营 AI 机器人。 Abridge:2024 年 2 月 23 日融资,融资金额 1.5 亿美元,轮次 C,估值 8.5 亿美元,主营 AI 医疗对话转录。 Recogni:2024 年 2 月 20 日融资,融资金额 1.02 亿美元,轮次 C,主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资: AI 将引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,创造新的投资机会,GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025,AI 行业的创新机会: 在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品,推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域,AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月,美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力,其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
如何通过ai生成选股软件
目前 AI 技术在生成选股软件方面还面临诸多挑战和限制,尚未有成熟且直接可用的通用方法。但一般来说,要通过 AI 生成选股软件,可能需要以下步骤: 1. 数据收集:收集大量的股票市场数据,包括历史价格、成交量、财务报表等。 2. 特征工程:从收集的数据中提取有意义的特征,例如技术指标、基本面指标等。 3. 选择算法:根据问题的特点和数据的性质,选择适合的 AI 算法,如机器学习中的决策树、随机森林、神经网络等,或者深度学习中的卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 训练模型:使用历史数据对选定的算法进行训练,以学习股票价格的模式和规律。 5. 模型评估:使用测试数据评估训练好的模型的性能,如准确率、召回率、F1 值等。 6. 优化调整:根据评估结果对模型进行优化和调整,例如调整参数、增加数据量、改进特征工程等。 7. 集成和部署:将训练好的模型集成到软件中,并进行部署和测试。 需要注意的是,股票市场是复杂多变的,AI 生成的选股软件并不能保证绝对的准确性和盈利性,投资决策仍需要综合多方面的因素进行考虑。
2024-10-07
ai 选股
以下是关于 AI 选股的相关内容: 1. 有文章提到投资 10 万让 AI 买股票的情况,同时提到了 AI 财务分析。 2. 指出 AI 不仅能革新机器人领域,还能推动多个行业发展,如智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等,其广泛应用预计对全球 GDP 产生巨大影响,能帮助美国解决债务问题,为美国经济带来转机。 3. 介绍了近期热门融资的 AI 产品,如 You.com 是多种搜索模式且重隐私的搜索引擎,Genspark 通过 Sparkpages 满足用户个性化搜索需求,Rockset 是刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司,Butterflies AI 是人类与 AI 共存的社交软件,MeetRecord 是可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手。这些产品的发展显示了 AI 技术在信息检索和处理方面的提升,可能对选股有所帮助。
2024-10-07
AI如何选股?靠谱吗?
AI选股通常指的是利用人工智能技术,特别是机器学习和数据挖掘技术,来分析大量的市场数据,预测股票走势,并选择潜在的投资机会。以下是AI选股的一些常见方法和步骤: 1. 数据收集:AI系统会收集各种数据,包括历史股价、交易量、公司财报、新闻报道、社交媒体情绪等。 2. 特征工程:从收集的数据中提取有用的特征,这些特征可能对预测股票价格有影响。 3. 模型训练:使用机器学习算法(如决策树、随机森林、神经网络等)来训练模型,使其能够识别数据中的模式和趋势。 4. 风险管理:AI系统还会评估投资组合的风险,确保投资符合特定的风险偏好。 5. 回测:在历史数据上测试AI模型的表现,以评估其有效性。 6. 实时监控:AI系统可以实时监控市场数据,快速响应市场变化。 7. 决策支持:AI提供选股建议,但最终的决策可能还需要结合人类专家的判断。 关于AI选股是否靠谱,这取决于多种因素: 数据质量:AI模型的准确性很大程度上取决于输入数据的质量和相关性。 模型性能:不同的机器学习模型可能有不同的预测能力,需要不断优化和调整。 市场变化:股市是非常复杂的系统,受到许多不可预测因素的影响,如政治事件、自然灾害等。 过度拟合:如果AI模型过度拟合历史数据,可能在实际应用中表现不佳。 监管合规:AI选股需要遵守相关的金融法规和道德标准。 透明度和可解释性:AI模型的决策过程应该是透明的,以便投资者理解其背后的逻辑。 人为因素:AI选股通常作为辅助工具,最终的投资决策可能还需要结合投资者的经验和直觉。 总的来说,AI选股可以作为一个有用的工具,帮助投资者发现潜在的投资机会和风险,但它不应该被视为唯一的决策依据。投资者在使用AI选股时应谨慎,并结合其他分析方法和市场信息。
2024-08-05