第212章 「抢钱」计划＆200亿多吗？多不了一点~

  可充分利用市场的认知差，通过更精准且高效的自动化、高频化的交易策略，快速捕捉定价偏差，实现年化收益率的指数级增长！

  等模型进一步完善，他还会投入更多资金，以儘可能获取更多的红利。

  而这份超额收益，將为之后ai大模型的模型研发、训练，gpu集群的研发或採购，以及人才招募等，提供持续的现金流。

  从这方面来看，上头当初按下他们尝试以云量化模型，吸引金融机构入驻极光云的策略，反倒成了一件好事儿~

  而除了“捡钱”之外，通过云量化模型积累的经验和资源，也可为洛川后续进军ai大模型领域，提供多维度的助力。

  这也是他为何要持续加码的主要原因之一。

  比如，云量化模型中使用的机器学习、深度学习算法，与ai大模型的核心技术高度重叠。

  团队在量化领域积累的模型调优、特徵工程、过擬合处理等经验，可直接应用於ai大模型的开发，大幅缩短技术研发周期。

  其二，云量化基金运营过程中，產生的海量金融市场数据，如交易记录、用户行为、宏观经济指数等，可为大模型提供优质动態优化样本，解决传统静態数据集的滯后性问题。

  其三，云量化模型的高频叠代，也可推动极光云，持续优化蜂巢分布式架构及lstm资源调度系统，以满足量化模型愈发旺盛的算力需求。

  后续可通过弹性扩容，直接支持千亿参数级大模型的分布式训练。

  其四，洛川召集了公司多个领域的优秀人才，如数学家、算法工程师、金融分析师等等，加入云量化基金团队。

  这种跨学科的协作经验，以及培养出的跨界优秀人才储备，可直接应用到之后的ai大模型项目中。

  总之，好处多多，搞就完了几天后。

  天气阴。