左兜进右兜 - 节目列表

利弗莫尔一生的经历总结的交易哲学对后世影响深远，他强调市场趋势的重要性，主张顺势交易，敢于在高风险中寻找高回报。1. 顺势交易：利弗莫尔强调顺势交易的重要性，即在市场上涨时买入，在市场下跌时卖出。他认为，市场总是有其趋势，跟随趋势才能获利。2. 风险管理：尽管他本人并不总是遵循这一原则，但他在交易哲学中强调了风险管理的重要性。他建议交易者设立止损点，以防止巨大损失。3. 心理因素：利弗莫尔深知心理因素在交易中的重要性。他认为，交易者必须保持冷静，不被市场的短期波动所左右。通过这期节目，各位播友是怎么看利弗莫尔的一生的呢？1. 你认为利弗莫尔的成功主要来自于他的交易技巧，还是他的心理素质？2. 在现代交易环境中，你认为哪些利弗莫尔的交易哲学仍然适用？3. 你有没有经历过类似利弗莫尔的起伏？你是如何应对的？欢迎评论区留言。在小宇宙查看该单集文稿

图注：2000年科技泡沫期间的市场表现人工智能应用层面广泛人工智能发展是另一次重大的科技突破。由于应用层面广泛，不同行业都能受益。在医疗保健方面已有不少应用，从药物研究到体检程序。例如：大肠镜检查，由于医生检查时的盲点，三分之一的癌症病例可能没被发现，不过导入AI后，检查结果的准确率已提升至99%；AI算法提升IBD结肠镜检查准确性。同时，不少制药公司正利用AI加快药物探索的速度。在小宇宙查看该单集文稿

根据他的描述和查看走势图，的确当时他是运气好到买到了最低点。应该是在这个位置。（他给我截图了他的反思和教训）实际上，我不确定能为他提供什么帮助，但至少是可以监督他改正自己的交易体系。纠错的过程确实很困难。主要在于心理方面的调整，需要认清自己的错误，并不断修正交易策略。在这一过程中，身边的朋友，可能会发挥重要作用，提供客观的分析和建议，帮助自己保持冷静和理性。通过不断地学习和调整，在交易的道路上走得更加稳健。希望这篇文章能引起大家的共鸣，并在交易的道路上给予一些帮助和启发。在小宇宙查看该单集文稿

【原理】效果效果评估，从推理的延迟来看，利用这个原理，可以极大地缩减延迟时间；手机的结构比如16G-512G , 前面的16G指的是DRAM， 512G指的是Flash Memory。GPU和CPU是处理问题的大脑，从Flash -> DRAM的带宽是1GB/s, DRAM到运作是100GB/s, 我们在使用大模型的时候需要的是低延迟，所以就需要把模型参数放到DRAM里，但是，模型参数不够放置DRAM，比如7B的参数模型需要14G的DRAM。所以需要把参数存在Flash Memory 然后想办法在DRAM里面存储有用的参数。大模型参数的稀疏性首先大模型上大部分的参数都是0，所以稀疏性很大。使用的办法（1） Windowing 使用滑动窗口的方式，每次只使用5个字符的大模型参数，然后滑动，这样替换的参数就会少；window size选择为5，因为随着窗口的扩大，DRAM里面存储的参数要求在增大，但是替换的参数量其实没有边际上更小，所以用5来测试。把同一个神经元点的参数储存在一起直觉上就是把存储数据整合在同一行上，因为毕竟在计算的时候是同时使用的，没必要分两步进行吞吐计算量；利用predictor把预测出可能是有用的，非0的部分从Flash Memory里面读出来。优化在DRAM里面的数据存储使用删除不需要的神经元参数，直接复制粘贴需要的，然后再添加，其实就是增加DRAM的使用效率。结果最后测试结果，在经过优化后运行大模型，可以缩短延迟时间，增加吞吐量。可以在苹果端使用大模型。在小宇宙查看该单集文稿

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