摘要：
目录一、Intent 设计的核心原则1️⃣ 以用户认知/心理状态为核心2️⃣ Intent 应该可判定3️⃣ Intent 与系统动作解耦4️⃣ Intent 数量最小化（Minimum Viable Intent）5️⃣ Intent 要易于工程路由6️⃣ Intent 要和可衡量指标挂钩7️⃣ 阅读全文
posted @ 2026-01-02 10:44
向着朝阳
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摘要：
目录50 万纳指资金 – 细化操作策略1️⃣ 趋势增强策略（波段操作）操作步骤2️⃣ 回撤投资法（支撑低吸）操作步骤3️⃣ 现金管理（保留灵活资金）4️⃣ 综合仓位示意（50 万总资金）5️⃣ 执行原则总结 明白，你希望把之前的概念性操作策略细化成具体、可执行的操作步骤，针对你的 50 万纳指资金 阅读全文
posted @ 2026-01-01 22:34
向着朝阳
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摘要：
目录一、使用“多重 EMA + 动态止盈”组合二、价格结构 + 回调确认三、动态仓位管理四、核心思想总结 明白，你希望趋势增强策略更灵敏，尤其是在高 PE 纳指环境下，想尽量提前捕捉上涨波段，同时不过早出场。我们可以在不加复杂指标、不用期权的前提下，把策略优化得更灵敏。下面是几个可行方法： 一、使用 阅读全文
posted @ 2026-01-01 22:07
向着朝阳
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摘要：
目录高 PE 环境回撤策略 —— 一页式执行清单（A4）一、先判断：今天“能不能动手”（30 秒完成）二、仓位表（只按表执行，不临时改）三、止损规则（必须提前接受）单次建仓止损策略级止损四、卖出规则（比买入更重要）分段止盈（不等顶部）趋势例外（少量允许）五、年底结算（只看这 3 个问题）六、三条“写 阅读全文
posted @ 2026-01-01 15:50
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摘要：
目录大模型OPENAPI Gemini等不支持微调的大模型如何适配垂直场景本质特点方案二（效果最稳定）：模型外置判别器（Hybrid）架构方案三（非常重要）：蒸馏（Distillation）做法这是当前业界事实上的标准路径 大模型 【总结】 如果一个 Qwen 模型是官方发布、但 权重未开源 的版本 阅读全文
posted @ 2026-01-01 10:18
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摘要：
目录一、学生模型（LoRA 微调模型）选择二、教师生成训练数据（GPT / ChatGPT）技巧1️⃣ 指令设计2️⃣ 数据量控制3️⃣ 数据分布覆盖4️⃣ 多轮对话5️⃣ 校验与清洗三、训练注意事项四、常见坑与解决方案五、总结经验法则null一、相似点（为什么可以看作微调的分支）二、不同点（蒸馏独 阅读全文
posted @ 2026-01-01 10:17
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摘要：
目录1. 权重的“精度压缩”：从FP32→4位NF4，直接砍显存2. NF4的“适配性优化”：减少压缩后的精度损失3. “冻结主权重+仅训LoRA”：进一步省显存+保效果总结原理 这个“4位NF4量化+冻结主权重”能大幅减少显存的原理，本质是“精度压缩+计算分离”，可以拆成3个核心环节理解： 1. 阅读全文
posted @ 2025-12-31 11:43
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摘要：
目录r跟数据量的关系📌 样本量 vs 推荐 r（经验值）任务复杂度分级（工程视角）举例四、结合 target_modules 的“等效 r”换算（非常重要）五、你的场景下的“直接建议”（结合你之前背景）🎯 推荐组合（稳妥）六、一句话结论r和target_modules的关系 r跟数据量的关系 核 阅读全文
posted @ 2025-12-31 10:39
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摘要：
目录一、核心结论（一句话）二、复杂度等级 × 训练数据关系总览（工程视角）📌 总表（建议收藏）三、逐级展开（重点在 L3 / L4）L1：风格 / 格式（数据量主导）L2：单意图（映射学习）L3：多意图 / 组合意图（这是你现在的重点）模型在学什么？❗ 这时数据量已经不是关键问题必须具备的数据结构 阅读全文
posted @ 2025-12-31 10:36
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摘要：
目录概念任务复杂度r（秩）不同任务复杂度的训练的数据要求任务复杂度 × 样本量 × 结构化数据占比（经验参考）注释说明r（秩） 和训练数据量和 target_modules 关系一、回顾 r ≈ 任务复杂度 × log₁₀(样本数)二、target_modules 如何影响 r 的选择1️⃣ 定义2 阅读全文
posted @ 2025-12-31 10:04
向着朝阳
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