夜雨聆风一个跑在本地的大模型 + 一套扎实的工程环路,我们做出了一套面向 30 万用户、问啥投资问题都可以 的 AI 投研系统。从数据、能力、Agent 运行时到调度、投研产出全链自研,更把整家公司长在了 AI 上——AI 做投研、AI 修 bug、AI 写日报、AI 造内容。下面用一张张图,带你看完这套架构。
30万人把投资问题都丢给它,问啥答啥——而这一切,只靠一个跑在本地的模型全扛下来。
一条数据喂进去,一份投研结论吐出来——中间五段链条,全是自己一节一节焊出来的。
投资的事,小白问得出、老手问得深,从入门到实战它都接得住——没有哪种人被落下。
一万人同时问同一只票,上游数据只拉一次——成本和用户数,从此彻底不挂钩。
回测最怕偷看未来。数据全存原始、读时才算,要哪天就还原到哪天,想穿越?没门。
不微调、不硬猜——把「该调哪个接口」当搜索来做,弱模型也能一把选对,Top5命中率直接干到100%。
数据全摆在目录里,你却一行都调不走——没授权,看得见就等于零。
10 张显卡自己跑大模型,一招投机解码把速度硬生生拉快 2.5 倍,换模型只改一个文件。
所有请求只认一个门,进门后自动分到8个模型;后端随便换,客户端一行代码都不用动。
AI 也要睡觉做梦——一天里反复被想起的事,才配写进它的长期记忆,其余的睡一觉就忘。
一句话丢过去,它自己拆活、派下手,俩 Agent 分头干还自动对表——连本地小模型都能带一支团队。
进步不再靠感觉——它自己出题、自己打分,89分,是每天都能被量化、被复盘的成长。
从新闻公告到资金流向,15个问法挨个上真题打分,大半飙到9分——「问啥都能答」这次是拿分数说话的。
别人炒股靠感觉,这里直接架起15套机构级量化模型——夏普4.77、312万样本回测,散户第一次摸到机构的火力。
盘中替你盯异动,盘前盘后自动出简报,想问啥随口一句就给结论——投研这三班活儿,它全包了。
别人是给业务加个AI功能,他们直接把整家公司长在了AI上——从写代码到拍片子,十个领域全AI接管。
凌晨报错不用你起床,它自己扒日志、自己写好修复代码,你睡醒只要点一下「同意上线」。
把整套系统从数据底座到智能体全塞进这一张图,看完才知道这盘棋铺得有多大。
别再迷信堆参数了:一个弱模型套上扎实的工程环路,照样吊打裸跑的强模型。真正的胜负手在环路,不在模型。
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