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大米文学www.damiwx.com提供的《重返高三，满仓抄底狂赚百亿》第384章 量化上线(第1/2页)
清晨六点整。
万柳书院主卧内，厚重的双层隔音遮光帘将京都的喧嚣阻绝在玻璃之外。
陈默睁开眼，身侧，温知夏蜷缩在柔软的床上，乌黑的发丝散落在枕巾上，长睫在眼睑下投出两道静谧的浅影，呼吸轻柔绵长。
锁骨之下，隐约可见几道红印。
陈默没有惊动她。
他轻轻掀开被角下床，赤足踏在温软的羊毛地毯上，随手披上一件睡衣，缓步走出主卧。
次卧的房门微敞，宿醉的陈静还抱着枕头睡得昏天黑地，嘴角微翘，不知在跟谁较劲。
十分钟后，陈默换上一身墨色西装，在餐厅用完许晴送来的清淡温粥。
步出地库时，京都六月的晨风已然带上了一丝燥热。
车队一路向南，朝着太初资本前去。
……
财富中心。
会议室的巨幅屏幕上，深度求索的会议画面已经接入。
梁文丰坐在最前方。
边学章与徐进分列两侧，身后的白板上写满了最新模型参数与资金曲线。
陈默翻开桌上的运行报告。
去年年底，深度求索量化一号完成备案。
太初三号与四号各认购五亿元，成为这只产品仅有的两名机构出资人。
十亿元资金没有一次性进入策略，而是按照此前约定，分三批逐步放大。
直到今年三月底，最后一批额度才完成配置。
如今，半年时间过去。
这套最初只在一亿元测试账户里运行的模型，终于经历了真正的大资金检验。
“截至昨天收盘，量化一号累计净值一点一七六。”
梁文丰没有先说收益，而是调出另一张图。
“最大回撤百分之三点九。”
“与沪深三百的相关系数维持在零点一以下，股票、期指、现金和交易性成本全部按照实际成交计算。”
“一月份熔断期间，组合也出现过连续亏损。”
“不过仓位收缩和对冲系统及时生效，没有发生流动性踩踏。”
屏幕上的曲线异常稳定。
一月市场连续暴跌时，它只出现过一次很浅的回撤。
二月以后，随着波动率恢复正常，净值便重新向上。
这种曲线放在宣传材料里，远不如单月翻倍来得刺激。
对于真正的大资金，却有着完全不同的吸引力。
“模型改了多少？”陈默问道。
“核心框架没有动。”
边学章接过话。
“主要增加了市场状态识别、异常行情降权和交易拥堵预测。”
“一代模型过去只能判断某个因子是否有效。”
“现在开始判断，它在什么市场环境下可能失效。”
“大盘、波动率、成交密度和行业拥挤度出现异常时，系统不会立即反向下注，而是先降低自己的确信程度。”
陈默看向最后一页。
上面是新一轮容量测试。
原来的DS-Q1偏向中小盘多因子，最舒适规模只有十二亿到十五亿元。
如今，团队将高流动性股票、行业中性组合和低换手策略单独拆出。
几套策略不再争抢同一批成交量。
整体舒适容量也从最初的十五亿元，提高到了三十五亿元左右。
“我们认为，可以开始接受外部资金了。”
梁文丰说道。
“量化一号继续封闭，不再增加规模。”
“新产品暂定为深度求索量化二号，目标二十亿元，首期募集十亿元。”
“二号以高流动性和低换手策略为主，与一号做隔离，避免两个产品自己抢自己的交易。”
太初十亿元种子资金替深度求索完成了最困难的一段验证。
现在，产品已经拥有六个月可核验的真实净值。
只要正式开放募集，愿意出资的机构不会少。
“可以。”
陈默合上报告。
“首期收十亿元。”
“资金到账以后，再用两个月完成建仓。”
梁文丰点头。
“明白。募集渠道呢？”
“太初已经收到七家机构的意向。”徐进回答，“两家银行私人银行部、三家上市公司资金平台，还有两家家族办公室。”
“意向金额加起来超过三十亿元。”
“筛掉短期资金。”
陈默说道。
“不承诺保本，不接受临时赎回，不为了规模降低投资人门槛。”
“二号跑满一年以前，也不发行同类三号产品。”
几句话，确定了深度求索第一次真正面向市场的募资边界。
梁文丰调出一份新的研究目录。
除传统行情数据以外，里面开始出现公告语义、新闻情绪和产业链关系图谱。
“OpenAI开放给我们的通用文本工具已经接入测试环境。”
“目前只能辅助研究，不能直接形成交易指令。”
“但它处理信息的能力，已经比三个月以前强了很多。”
陈默看了一眼时间。
“正好。”
“OpenAI的人十分钟后接入。”
……
上午十点二十分。
屏幕上的苏杭会议室被缩到右侧。
旧金山OpenAI总部接入主画面。
Sam、伊利亚和刚刚结束知识产权隔离期的林启航同时出现。
杨植林则从卡内基梅隆大学远程加入。
没有任何寒暄客套。
伊利亚直接播放了最新一代统一模型的演示。
同一套模型先阅读一篇从未见过的长文章。
随后完成摘要、问答、翻译与观点归纳。
研究员临时改变任务要求，它不需要重新训练，只依靠上下文中的少量示例便完成了格式迁移。
最后，屏幕上出现一段故意留下错误的程序。
模型没有完全写出正确答案，却准确找出了其中三处逻辑问题，并给出修改方向。
“在目前公开可比较的语言理解、阅读问答、摘要和少样本迁移测试中，我们已经全部超过谷歌公开的同类系统。”
伊利亚语速很快。
“统一模型的平均训练成本更低。”
“跨任务迁移效率也超过了我们能够获得的GOOgle Brain公开结果。”
“机器人控制组使用同一套表示方法以后，新任务训练样本减少了百分之四十一。”
“游戏环境中的迁移实验，也第一次在未完整重训的情况下取得正收益。”
但这还不能证明OpenAI的整体实力已经超过谷歌。
谷歌拥有庞大的数据中心、搜索数据、芯片团队和数千名工程师。
可在通向通用模型的这条路上，OpenAI已经从领先半步，变成了拥有一段清晰可见的窗口期。
只要继续向前，这段窗口就可能变成真正的代差。
“问题仍然是算力。”
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