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原標(biāo)題：南洋理工發(fā)布多模態(tài)金融交易Agent，平均利潤提高36%！
關(guān)鍵字：模塊,市場,數(shù)據(jù),情報,任務(wù)
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8622字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果
引言：金融市場的新挑戰(zhàn)與新機(jī)遇金融市場是經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的基石，它不僅促進(jìn)了資本的分配，還提供了風(fēng)險管理的機(jī)制。隨著市場的不斷演變，傳統(tǒng)的基于規(guī)則的交易系統(tǒng)由于缺乏適應(yīng)市場波動的能力而表現(xiàn)不佳。盡管基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)顯示出更好的適應(yīng)性，但它們在處理多模態(tài)市場數(shù)據(jù)、泛化能力以及決策過程的可解釋性方面仍面臨重大挑戰(zhàn)。新興的大語言模型（LLMs）在多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和決策任務(wù)中展現(xiàn)出巨大潛力，特別是在金融科技領(lǐng)域，這些能力對于精準(zhǔn)分析和適應(yīng)性至關(guān)重要。然而，將這些模型應(yīng)用于金融交易任務(wù)，特別是在解釋多模態(tài)數(shù)據(jù)和利用多樣化工具方面，仍有待進(jìn)一步探索。本文介紹了FinAgent，一個先進(jìn)的多模態(tài)基礎(chǔ)代理，旨在解決金融交易中的這些復(fù)雜挑戰(zhàn)。
論文標(biāo)題：A Multimodal Foundation Agent for Financial Trading: Tool-Augmented, Diversified, and Generalist
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2402.18485.pdf
FinAgent：多模態(tài)基礎(chǔ)代理1. 多模態(tài)數(shù)據(jù)處理

原文鏈接：南洋理工發(fā)布多模態(tài)金融交易Agent，平均利潤提高36%！

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。