优化
WarriorCoder
WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型,采用专家对抗机制生成高质量训练数据,无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能,在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能,适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量,提升泛化能力与多样性。
StockMixer
StockMixer是一款由上海交通大学研发的股票价格预测工具,采用多层感知器(MLP)架构,通过指标混合、时间混合和股票混合三步处理股票数据,有效捕捉指标、时间和股票间的复杂关系。其主要功能包括预测股票价格趋势、优化投资组合及支持量化投资策略。凭借残差连接、层归一化及多尺度时间片段等技术手段,StockMixer在降低计算资源需求的情况下实现了卓越的预测性能。
