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DeepSeek + Tushare 王炸组合!我开源了一款 Fin-Agent,让 AI 帮你科学“搞钱”!

在这个信息爆炸的时代,作为散户最痛苦的是什么?不是没有行情,而是数据太多,时间太少。 每天面对几千只股票、密密麻麻的 K 线图和晦涩难懂的财报,你是否也曾幻想过:如果有一个私人助理,能24 小时待命,我只要说一句话,它就能帮我查数据、看趋势、分析基本面,那该多爽? 今天,这个梦想可以实现了。 我开源了一个基于DeepSeek V3大模型和Tushare Pro金融大数据的智能体项目 ——Fin-Agent。它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个会思考、会调取实时数据、会逻辑分析的金融 Agent。 🤔 什么是 Fin-Agent? Fin-Agent是一个全自动的金融领域数据分析及股票推荐智能体。它利用 DeepSeek 强大的逻辑推理能力作为“大脑”,将专业的 Tushare 金融数据接口作为“手眼”,能够听懂你的自然语言指令,并自动完成复杂的分析任务。 项目地址:👇👇👇 https://github.com/YUHAI0/fin-agent ✨ 它能做什么? 相比于只会“胡说八道”的普通 AI,Fin-Agent 最大的特点是严谨和实时: 拒绝幻觉,数据为王📊 它不会凭空捏造...

智谱上线并开源工业级语音合成系统 GLM‑TTS

智谱AI宣布正式上线并开源 GLM‑TTS工业级语音合成系统。 据介绍,只需 3 秒语音样本,GLM‑TTS 即可学习说话人的音色和说话习惯。在通用朗读、情感配音、教育评测、电子书、有声客服等场景中,实现自然流畅、贴近真人的语音。 GLM‑TTS 在架构上采用两阶段生成,并在训练中引入基于 GRPO 的强化学习方案,在公开评测的「字错误率」和「情感表达」上取得开源 SOTA 表现。 GLM‑TTS 基于GRPO框架,引入多维度奖励和稳定训练机制,在可控前提下提升模型的表达力和鲁棒性。 强化学习采用了训练数据与合成数据相结合的数据构造模式,实现了几乎零成本的数据生成。通过与训练算法的优化协同,有效避免了奖励欺骗(reward hacking),从而保证了模型性能的真实性和泛化能力,在未见过的测试集上同样取得了理想效果。 值得一提的是,GLM-TTS 仅使用 10w 小时训练数据,远低于行业主流商用模型。同时,GLM-TTS 也兼顾了训练成本和效果,预训练仅需要单机 4 天即可得到开源 SOTA“发音准确度”与超高“音色还原度”,精品音色 LORA 和强化学习也仅需要单机 1 天即可完成训...

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