每日AI值得看--2025-05-17

[CSDN-Ada助手]

① PyTorch LSTM练习案例：股票成交量趋势预测（缘友一世:[博客] [成就]） [质量分：94；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：本例使用长短期记忆网络模型对上海证券交易所工商银行的股票成交量做一个趋势预测，这样可以更好地掌握股票买卖点，从而提高自己的收益率。

② 增量学习：机器学习领域中的资源高效利用秘籍（Cloud Traveler:[博客] [成就]） [质量分：95；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：增量学习是机器学习领域颇具价值的方法，它打破传统批量学习模式，让 AI 模型逐步学习新知识且不忘旧识，在处理按序到达或难以全量存储的数据时优势尽显。其能有效利用资源、实时适应变化、高效学习并提升准确性，还能应对非平稳数据。

③ 【程序员AI入门：模型】19.开源模型工程化全攻略：从选型部署到高效集成，LangChain与One-API双剑合璧（无心水:[博客] [成就]） [质量分：83；难度等级：未知；新鲜技术：99]
摘要：某金融风控系统实践显示：通过模型蒸馏与量化，欺诈检测准确率提升15%的同时，单次推理成本从$0.002降至$0.0004，年算力成本节省超$50万。

④ 金融问答系统：如何用大语言模型打造高精度合规的金融知识引擎（全栈你个大西瓜:[博客] [成就]） [质量分：89；难度等级：未知；新鲜技术：92]
摘要：大语言模型虽然在理解和生成自然语言方面表现出色，但由于其训练机制和泛化能力，容易在缺乏上下文或数据支持的情况下“编造”答案，这对于金融这种对信息准确性要求极高的领域来说是不可接受的。大模型巴拉巴拉给我一个答案，那怎么让我信任大模型的输出是准确的呢？