红利双创网格实战周报 #4 — 断更六周后,把网格重新起算:一次账本重建、一次份额重设,与节前的第一次调参(09/28 - 09/30)

红利双创网格实战周报 #4 — 断更六周后,把网格重新起算:一次账本重建、一次份额重设,与节前的第一次调参(09/28 - 09/30)

停用约六周后重新起算:账本按「体系独立记账」重建、名义本金定为 20,000、买卖份额按「红利储蓄 / 双创对称」重设;09-30 完成重启后首次周度调参,双创步长由 1.60%/1.63% 放大至 1.935%/1.974%。全周零网格成交、已实现盈亏 ¥0,状态机 🟢 normal 三日连续 keep,条件单的人工设置仍是重启的「最后一公里」。

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ETF轮动实战周报 #12 — 计数走到 2/2,确认线差 0.0094%:空仓期「不抢跑」周记(09/21 - 09/24)

ETF轮动实战周报 #12 — 计数走到 2/2,确认线差 0.0094%:空仓期「不抢跑」周记(09/21 - 09/24)

连续四日零成交,持仓维持 511260 空仓 + 511990 现金等价(≈100%)。除权后阈值重估落地,新窗口计数由 1/2 推到 2/2 并维持至有效期第 3 日;企稳确认线 134.878 全程未破——9/24 放量上行、收于全日最高、创除权后等价新高,距确认线仅 −0.0094%,体系一次都没伸手。

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AI-Workshop 文献分享 #25 — JEV:System 1 决策推理的工程化落地

AI-Workshop 文献分享 #25 — JEV:System 1 决策推理的工程化落地

qyr 介绍 JEV 项目:借用卡尼曼 System 1 / System 2 的划分,把「决策类」步骤从生成式 LLM 中拆出来交给专门模型——输入拆成 state 与结构化 queries 并复用 state 的 KV 缓存,双向注意力抽取语义表征,输出层用 state-option 效用打分替代 LM Head,支持二分类 / 单选 / 打分 / 多选;并讨论其训练方式、速度与成本优势,以及以 MCP / Skill 形式接入 Harness 充当质量门控与审核器的工程实践。

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ETF轮动实战周报 #11 — 卖出那 200 份:一个派发信号终结一段持仓,与空仓态的重新起算(09/14 - 09/18)

ETF轮动实战周报 #11 — 卖出那 200 份:一个派发信号终结一段持仓,与空仓态的重新起算(09/14 - 09/18)

体系走完一次完整的「信号—退出—归零」闭环:9/14 511260 放量滞涨重启派发信号,9/15 按计划清仓剩余 200 份 @135.901,国债持仓自 8/19 建仓以来首次完全退出;9/16—9/18 连续三日零成交转入「空仓态」,9/18 美联储加息 25bp 落地、同日除权使旧锚失效,阈值重估成为下一周第一件事。

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AI-Workshop 文献分享 #24 — Alignment Is Localized:用探针检测人类偏好表征

AI-Workshop 文献分享 #24 — Alignment Is Localized:用探针检测人类偏好表征

qyr 讲解偏好对齐后的模型差异定位问题:先回顾 RLHF(SFT → RM → PPO)与 DPO 的对齐流程,再介绍三种探针——因果探针(激活修补,逐层计算 logit 提升)、相关性探针(lasso 回归筛选重要层)、SVD 探针(对 Δh 做奇异值分解并投影替换),用于判断到底是哪些层的表征让模型更偏好人类偏好答案。

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ETF轮动实战周报 #10 — 一次减仓落地,一次回补未遂:派发信号闭环与悬空窗口周记(09/07 - 09/11)

ETF轮动实战周报 #10 — 一次减仓落地,一次回补未遂:派发信号闭环与悬空窗口周记(09/07 - 09/11)

完成全系列首个「一周内落地的减仓」——9/8 派发信号实质触发,9/9 卖出 511260 十年国债ETF 200 份 @135.885(¥27,177.0),持仓降至 200 份、现金升至 ¥82,940.97;回补前置计数随后走完 2/2,但 9/11 执行日因企稳门槛未达而取消,窗口「既未执行、亦未关闭」,悬空交棒下一期。

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AI-Workshop 文献分享 #23 — WiCER:知识增强型推理的 Wiki 记忆编译、评估与精炼

AI-Workshop 文献分享 #23 — WiCER:知识增强型推理的 Wiki 记忆编译、评估与精炼

qyr 梳理知识增强型推理的三代方案:RAG 的外部检索、CAG 的 KV 缓存冻结、LLM-Wiki 的精简结构化知识;随后介绍 WiCER 如何借鉴 CEGAR 思想,用 QA 探针检测 CAG 中缺失的知识并补回 Wiki,并讨论了迭代停止条件、知识置换现象与 QA 探针消融实验,最后给出生产环境用用户提问做 Wiki 增强的应用设想。

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ETF轮动实战周报 #9 — 五天零成交,状态机走完三步:放量滞涨解除与回补前置闭环周记(08/31 - 09/04)

ETF轮动实战周报 #9 — 五天零成交,状态机走完三步:放量滞涨解除与回补前置闭环周记(08/31 - 09/04)

连续五个交易日零成交,持仓维持 511260 十年国债ETF 400 份 + 511990 华宝添益ETF 10,015 份。零成交之下状态机完成三次静默推进:清仓双线脱离「超临界」、8/31 放量滞涨派发预警以「缩量 + 收盘续创新高」解除、9/3—9/4「回补前置」确认分支连续两日满足,计数闭环首次走完。

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ETF轮动实战周报 #8 — 差 0.017 与差 0.001:一个零交易的临界周(08/24 - 08/28)

ETF轮动实战周报 #8 — 差 0.017 与差 0.001:一个零交易的临界周(08/24 - 08/28)

全周零交易,持有 511260 十年国债ETF 400 份(约 5%)+ 511990 华宝添益ETF 10,015 份 + 现金 ¥55,763.97。回补窗口连续三日关闭(8/26 届满日确认失败,距 135.80 仅 0.017);清仓双线连续两日超临界险守(8/27 盘中精确触及 135.600 后收 135.603,8/28 开盘 135.601 差 0.001 未触发、盘中击穿后收回)。该开的窗口开不了,该关的线也没关掉。

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AI-Workshop 文献分享 #22 — Hierarchical Self-Improvement:Harness 自进化框架

AI-Workshop 文献分享 #22 — Hierarchical Self-Improvement:Harness 自进化框架

qyr 介绍 HSI 框架:在冻结模型参数的前提下,按任务家族独立地让 Agent 自动修改 Harness 代码——Evolver 负责选择父本、生成候选与沙箱评估,Meta-Evolver 负责总结「怎样改更有效」并更新进化策略,配合版本树与回滚机制控制风险;文中也说明了进化不保证单调提升、最终版本按验证集泛化能力选取等关键结论。

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AI-Workshop 文献分享 #21 — Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

AI-Workshop 文献分享 #21 — Frontis-MA1:面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型

ltw 解读 Frontis-MA1:Frontis.AI 与清华等团队以开源全栈系统 OpenMLE(Gym 可执行任务集 + ERL 四原子操作训练 + Evo 长时程搜索)训练出 350 亿参数的 AI4AI 模型,在 MLE-Bench Lite 上把奖牌率从 39.39% 提升到 71.21%,逼近万亿参数闭源模型;文中同时拆解了进化 / 自进化 / 元进化三个核心概念与论文自陈的局限。

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ETF轮动实战周报 #7 — 持币 36 天的第一枪:从「等」到「动手」的切换周记(08/17 - 08/21)

ETF轮动实战周报 #7 — 持币 36 天的第一枪:从「等」到「动手」的切换周记(08/17 - 08/21)

体系结束长达 36 个交易日的 100% 现金等价物状态,8/19 以 10% 轻仓切入 511260 十年国债ETF——自 7/6 转现金以来的首次真实调仓;8/20 高位派发信号触发,8/21 减仓 400 份至约 5%。本周第一次完整走完「候选 → 多日确认 → 轻仓切入 → 观察线保护 → 派发减仓」全链条,并在 8/19 的股灾式避险日当场验证了切换方向。

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AI-Workshop 文献分享 #20 — MoE:零基础详细讲义(路由、稀疏激活与多 GPU 部署)

AI-Workshop 文献分享 #20 — MoE:零基础详细讲义(路由、稀疏激活与多 GPU 部署)

ltw 的 MoE 零基础讲义:从 Dense FFN 的容量与计算绑定出发,逐步拆解 MoE 的完整数据流(路由打分 → Top-K 选择 → 专家前向 → 加权合并),解释专家编号与路由权重的区别、条件计算如何实现「大容量、低激活」,并覆盖共享专家与路由专家的分工、负载失衡与路由坍缩的成因及治理、Top-K 之外的执行策略,以及多 GPU 场景下 all-to-all 通信带来的隐性成本。

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AI-Workshop 文献分享 #19 — Hermes 联网搜索机制:Web 工具与 Browser 工具的分层设计

AI-Workshop 文献分享 #19 — Hermes 联网搜索机制:Web 工具与 Browser 工具的分层设计

qyr 拆解 Hermes-Agent 的联网工具:从搜索引擎与浏览器各自承担的职责出发,介绍 Web 工具(web_search 发现网页、web_extract 提取正文、web_crawl 递归爬取)与 Browser 工具(基于 CDP + WebSocket 的导航、点击、输入与滚动)的能力边界,并说明 Accessibility Tree 如何作为中间表示为 Agent 提供结构化的页面交互信息。

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AI-Workshop 文献分享 #18 — SkillOpt 作者分享:核心问答与观点速览

AI-Workshop 文献分享 #18 — SkillOpt 作者分享:核心问答与观点速览

8月15日,SkillOpt 论文作者 zzw 受邀分享。论文主体与 #17 一致,本文整理分享后的问答摘要:覆盖 Slow Update 反转样本的度量与 Mini-batch 聚合去重、优化器模型选型与角色分离、顶会 Oral 选题价值;并速览文本空间优化、跨步长反思、技能迁移性三大核心观点。

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AI-Workshop 文献分享 #17 — SkillOpt:面向自进化 Agent Skills 的策略优化

AI-Workshop 文献分享 #17 — SkillOpt:面向自进化 Agent Skills 的策略优化

qyr 分享 SkillOpt 论文——借鉴反向传播(BP)的思想,在不更新模型参数的前提下自动优化外置 Skill 文本的策略优化方法:从 Skill 的定义与传统构建方式的局限出发,介绍执行模型与优化模型的分工、前向执行-成败分组-文本更新-验证接受的闭环,以及文本学习率、动量与早停机制在离散文本上的对应实现。

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AI-Workshop 文献分享 #16 — KDA:给长文本建立可更新的记忆

AI-Workshop 文献分享 #16 — KDA:给长文本建立可更新的记忆

ltw 零基础讲解 KDA(Key-Value Delta Attention)——以固定形状的状态矩阵为长文本建立可更新的记忆:从标准注意力的二次复杂度出发,介绍状态型线性注意力的写入与读取、细粒度门控与 Delta Rule 纠偏机制,并分析其近线性效率优势与有限状态压缩的局限。

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AI-Workshop 文献分享 #15 — Kimi K3 为什么这么强?

AI-Workshop 文献分享 #15 — Kimi K3 为什么这么强?

ltw 从零基础视角通俗讲解 Kimi K3 的技术优势:开放权重与 2.8T 总参数量/104B 激活的 MoE 架构、约 100 万 token 长上下文、KDA 线性注意力、Attention Residuals 与长程 Agent 能力,以大白话和比喻概览其核心创新点。

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红利ETF vs 科创50ETF:不同频率下的相关性分析

红利ETF vs 科创50ETF:不同频率下的相关性分析

实证分析红利ETF(515180)与科创50ETF(588000)在日/周/月三个频率下的相关性。结论:日线不相关(r=+0.03),周线明显负相关(r=-0.244),月线强负相关(r=-0.452),跷跷板效应随频率降低而增强。

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