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混合策略最新视觉报道_大型战争策略游戏(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

混合策略

数学专业必看：博弈论在经济学的应用 𐟌Ÿ【应用数学专题：博弈论在经济数学中的应用---以纳什均衡、均衡精炼和重复博弈等模型为例】 𐟌ˆ项目内容：博弈论，作为数学的一个分支和建模工具，早已广泛应用于经济学、政治学、法学、社会学、管理学、国际关系等社会科学领域，同时也应用于生物学、计算机科学、自动控制、网络科学等自然和工程科学领域。著名经济学家萨缪尔森曾指出，“要想在现代社会做一个有文化的人，你应当对博弈论有一个大致的了解”。 𐟌Ÿ适合人群：适合对数学、博弈论、应用数学、经济数学等专业感兴趣的同学！ 𐟌ˆ项目大纲： ✨博弈论概述：博弈论的研究对象、研究视角、博弈的表述 ✨策略与均衡：纯策略与混合策略、纳什均衡 ✨占优：占优、重复占优 ✨空洞威胁与均衡精炼 ✨重复博弈：有限次重复、无限次重复、再谈判问题 ✨不完全信息下的合作：精炼贝叶斯均衡、声誉与合作 𐟌ˆ项目收获： 1⃣ 结业证书 2⃣ EI/CPCI会议论文发表 3⃣ 成绩单 4⃣ 学术报告 5⃣ 北京大学教授推荐信

苹果发布MM1.5，多模态LLM新篇章嘿，大家好！今天要跟你们聊聊苹果最新发布的MM1.5。距离上次MM1发布已经过去了半年，这次MM1.5在MM1的基础上进行了改进，以数据为中心进行训练，模型参数范围从1B到30B。此外，还新增了MM1.5-Video和MM1.5-UI，真是让人眼前一亮啊！模型架构：多模态LLM的飞跃 𐟚€ MM1.5的设计初衷就是为了增强模型在文本丰富图像理解、视觉指代和地面定位以及多图像推理方面的能力。它的模型架构非常复杂，但也很精致。具体来说，MM1.5分为三个阶段进行训练：阶段一：大规模预训练（Large-scale Pre-training）这个阶段主要是用低分辨率图像进行预训练，图像大小为378x378。阶段二：高分辨率预训练（High-resolution Pre-training）在这个阶段，模型会接触到高分辨率图像，最高可达4 Megapixels。同时，还会使用OCR数据和合成标题进行训练。阶段三：监督微调（Supervised Fine-tuning）最后一步就是监督微调了。在这个阶段，模型会进行最后的优化，以适应各种任务。数据混合：让模型更全面 𐟌 为了让模型更全面，MM1.5使用了多种数据混合策略。具体来说，它混合了多种数据类型，包括文本、图像、视频等。这样做的好处是，模型能够更好地理解和处理各种输入数据。实验结果：强大的性能 𐟒ꊊ通过一系列实验和消融研究，我们可以看到MM1.5在多模态LLM开发中取得了显著的进展。它在文本丰富图像理解、视觉指代和地面定位以及多图像推理方面都表现出色。特别是对于小规模数据（1B和3B参数），MM1.5依然能够展现出强大的性能。未来展望：更多的可能性 𐟌Ÿ 虽然MM1.5已经取得了很大的进步，但未来的研究还有很大的空间。比如，我们可以探索更多的数据混合策略，或者尝试使用更复杂的模型架构。总之，MM1.5为我们打开了多模态LLM的新篇章，期待未来更多的创新和突破！好了，今天的分享就到这里。如果你对MM1.5感兴趣，不妨去了解一下更多细节。相信未来会有更多精彩的发现！

经济学专业必看！顶级教授在线科研机会 𐟎“亲爱的同学们，今天给大家带来一个超棒的机会！由北京大学教授带领的经济学线上科研项目，你绝对不能错过！ 𐟌Ÿ【经济学课题：经济与商业运作中的博弈行为解构与分析---以商业经济博弈、经济诉讼和经济政策为例】 𐟓参加这个项目，你不仅能发表EI/CPCI级别的论文，还能拿到教授的推荐信！无论你是要保研、留学还是考博，这都是一个非常有帮助的经历。 𐟤”这个项目适合我吗？如果你对经济学、博弈论、公共政策、数学等专业感兴趣，那么这个项目绝对适合你！ 𐟌项目介绍：社会问题既有矛盾冲突的一面，也有协调合作的一面。本课程在讲授博弈论的基本思想和方法的基础上，侧重探讨个体之间在矛盾冲突的环境中如何通过策略的相互作用达成自发的合作，思想方法可广泛应用于经济、政治、社会及国际关系等领域。 𐟓š项目大纲： ✨博弈论概述：博弈论的研究对象、研究视角、博弈的表述 ✨策略与均衡：纯策略与混合策略、纳什均衡、占优、重复占优 ✨空洞威胁与均衡精炼：空洞威胁与子博弈精炼均衡、一次偏离性质与逆向归纳法 ✨重复博弈：有限次重复、无限次重复、再谈判问题 ✨不完全信息下的合作：精炼贝叶斯均衡、声誉与合作 𐟔妀𛤹‹，这是一个非常宝贵的科研机会！心动的同学们赶紧抓住机会，不要错过哦~

QBUS3310数学问题重点解析 QBUS3310: 高级管理科学数学问题重点解析在QBUS3310课程中，数学问题的解决是关键。以下是一些需要重点掌握的概念和方法： 1️⃣ Markov Decision Processes（马尔科夫决策过程）：掌握状态转移矩阵和稳态概率的计算方法。通过这些概率评估各种决策政策的期望成本或收益。这种方法在库存管理和定价策略中有广泛应用。 2️⃣ Game Theory（博弈论）和Linear Programming（线性规划）：了解如何构建奖赏矩阵，识别占优策略，并应用线性规划求解最优混合策略。这些方法能为决策者提供有价值的参考。通过掌握这些数学工具，学生可以更好地理解和解决管理科学中的复杂问题。

「量化bill看盘超话」我朋友认识的一个做股指期货的高手，是个博士，3-4天短周期为主策略，加各种混合策略平稳曲线。这倒让我对自己的系统不那么心虚了，确实是可以做到比较高的收益的。另外我朋友了解国内有3个人要靠关系才给机会能“帮忙”做期指的，这是其中一个。[笑cry]

博弈论：竞争与合作的数学之美 𐟎𒊥š弈论，听起来有点高大上，其实就是我们常说的对策论。它主要研究那些具有斗争或竞争性质的现象，像政治、经济、军事，甚至我们日常生活中的一些小争斗。博弈论的历史并不长，但因为它涉及到的现象和我们生活息息相关，所以发展得特别快，引起了很多人的关注。什么是博弈论？博弈论，简单来说，就是研究在竞争或对抗中，各方如何做出最优决策的数学理论和方法。每个人都有自己的目标和利益，为了达到这些目标，大家都会考虑对手的可能行动，并选择对自己最有利的策略。博弈论就是研究这些策略是否存在最优解，以及如何找到这个最优解的数学工具。基本要素博弈论的基本要素包括：局中人、策略集和赢得函数。局中人就是参与竞争的各方，策略集是他们可以选择的各种行动方案，而赢得函数则决定了每个局中人在不同策略组合下的得失。零和对策：矩阵对策零和对策是博弈论中的一个重要部分，也叫矩阵对策。在这种对策中，所有参与者的得失总和是固定的，就像下棋一样，你赢一分，我就输一分。这种对抗性的竞争在很多领域都有应用，比如军事、经济等。混合策略在零和对策中，除了纯策略（固定的一种策略），还有一种混合策略。混合策略是指在不同情况下，以一定的概率选择不同的纯策略。这种策略可以增加对手的不确定性，从而提高自己的胜率。线性规划解法博弈论中还有一个重要的数学工具——线性规划。通过线性规划的方法，可以找到各种策略组合下的最优解。这种方法在解决一些复杂的博弈问题时非常有效。总结博弈论不仅仅是一个数学分支，更是一种思考问题的方法。它帮助我们理解在竞争和对抗中如何做出最优决策。无论是在政治、经济、军事还是日常生活中，博弈论都能为我们提供一种新的视角和工具。希望这篇文章能让你对博弈论有一个初步的了解，激发你进一步探索的兴趣！

深度学习中的多模态特征融合方法详解多模态特征融合是指将来自不同模态的数据特征在同一个特征空间中进行合并，以获得更全面、更丰富的特征表示。在深度学习中，有多种方法可以实现多模态特征融合，下面我们来看看几种常见的方法：加法融合 𐟓ˆ 将不同模态的特征图对应位置的像素相加，得到一张综合特征图。这种方法可以保持原始特征的空间结构，但可能会导致一些互补信息的丧失。乘法融合 𐟓Š 将不同模态的特征图对应位置的像素相乘，得到一张综合特征图。这种方法可以突显一些在所有模态上都很重要的特征，但可能会导致一些互补信息的丧失。串联 𐟔„ 将不同模态的特征图在通道维度上串联起来，形成一张更大的特征图。这种方法简单易用，但可能会导致计算量和内存消耗增加，同时也不一定能够获得最优的性能。混合策略 𐟎 将上述方法组合起来，例如先进行特征串联，然后再进行加法或乘法操作。这种策略可以综合利用不同方法的优点，但也可能会增加计算的复杂度。张量融合 𐟧銠将不同模态的特征图转换为张量，然后利用张量的乘法、点积等操作进行融合。这种方法可以在多个维度上融合不同模态的特征，从而获得更丰富的特征表示。注意力机制 𐟑€ 通过注意力机制对不同模态的特征图进行加权，将权重较大的特征图赋予更大的权重，从而更有效地融合不同模态的特征。需要注意的是，不同的融合方法适用于不同的任务和数据，我们需要根据实际情况选择合适的方法。希望以上的分享对你有帮助！

CTA投资：如何把握黄金机会？ 𐟌Ÿ 长期投资CTA，收益惊人！我们的团队成员持有一只CTA产品，经过4年的投资，收益达到了163.61%。多年的CTA投资经验告诉我们，CTA是一种非常适合资产配置的投资品种。长期观察下来，CTA确实能够带来稳定的收益。 𐟚€ 为什么很多人赚不到钱？关键在于耐心和策略理解。像图2中展示的纯CTA系列，杠杆高、规模小、短周期，需要你对回撤有足够的了解才能坚持住。一开始就可能面临5%的回撤，之后可能超过10%的回撤（这对CTA系列来说已经算是高回撤了）。我们自己能够保持冷静，但不懂策略的客户可能就无法忍受，最终选择赎回，而错过后续的上涨。 𐟔 如何筛选CTA策略？选择CTA策略时，需要关注策略的纯度、长短趋势以及套利截面。根据策略周期，如果是短周期，最好有2021年以来的业绩；如果是长周期，最好有2019年以来的业绩。了解过往每年有几波CTA行情，并根据管理人的策略中盈亏赔率的情况进行统计。 𐟒ᠦ𗷥ˆ策略的挑战有些CTA基金策略是混合策略，如CTA+中性。去年中性的仓位为产品带来了一定收益，但今年中性策略亏损，导致整体收益受影响。因此，选择产品时，需要清楚了解策略的具体内容和风险。 𐟓ˆ 稀缺额度与耐心等待好的CTA产品需要有耐心等待。每年商品市场都会有1-3次行情，关键在于管理人的风控能力和在几次大行情中的表现。当市场上的好卖产品超涨时，往往意味着已经错过了最佳上车时机。 𐟒ᠤ𘓤𘚩”€售与策略选择很多销售不够专业，导致客户对购买的CTA产品并不了解。CTA基金策略有很多细分区别，如加中性、不加中性、全周期、短周期等，杠杆也有不同。因此，选择产品时需要睁大眼睛，完全清楚策略的具体内容和风险。 𐟓Š 统计与筛选选择CTA产品时，可以根据管理人对应策略中盈亏赔率的情况进行统计。了解过往每年有几波CTA行情，并根据管理人的策略中盈亏赔率的情况进行统计。这样可以更好地筛选出适合自己的产品。

教育，作为人类社会传承知识、培养新生力量的基石，其重要性不言而喻。𐟓š 教育不仅仅局限于学校教育，它是一个涵盖了家庭教育、学校教育、社会教育等多方面的综合体系。𐟏력œ訿™个体系中，教师扮演着至关重要的角色，他们不仅是知识的传递者，更是学生品格塑造的引导者。通过课堂教学、实践活动等多种形式，教师们努力将知识、技能以及正确的价值观传递给学生。而学习，则是教育的核心环节。𐟧 学生需要通过主动学习，将接收到的知识进行内化，形成自己的知识体系。在这个过程中，学习策略、学习习惯以及学习方法的选择都至关重要。有效的学习不仅能够提升学生的知识水平，更能培养他们的创新能力和解决问题的能力。此外，随着信息技术的不断发展，教育也迎来了新的变革。𐟒𛠧𚿤𘊦•™育、混合式教学等新兴教育模式正在逐渐改变传统的教育方式，为学习者提供了更加灵活、便捷的学习途径。然而，无论教育方式如何变化，教育的本质——培养具有创新精神和实践能力的人才——始终不会改变。

[CL]《Scaling LLM Inference with Optimized Sample Compute Allocation》K Zhang, S Zhou, D Wang, W Y Wang, L Li [CMU & UC San Diego] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

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