在春节假期期间，飞溅的流量落在了头上。
大约一周前，它并不出名。在大型模型圈之外，外界可能会对它更加困惑。但是，在短短几天内，它跳入了行业的最高流程，并陷入了公众的愿景。
由于连续推出的两种大型型号产品，美国股票股票在华尔街引起了风暴。周二，每天蒸发近6000亿美元的市场价值，和 等股票产业股票也暴跌。尽管在周三反弹了近9％，但造成的心理影响并未消失。
“大型模型与性能相当，这可能意味着国内大型模型取得了突破，这影响了美国股票的股票。” 开源基金首席经济学家Yang 告诉《时报》记者。他认为，技术股票是美国股市的主要驱动力，但投资者担心其估值会产生巨大的泡沫。如果某些新技术突破或新模型不需要消耗太多的GPU，则可能会导致等公司的急剧下降，这会导致我们 - 储存技术库存泡沫破裂。
作为一家大型模型公司，不到两年的融资，技术进步或公众舆论就一直在发展。它背后的公司进行了量化（一个主量化的私人位置），并且以前仅在私募股票圈中闻名。令人惊讶的是，这是一个私人位置和大型模型创业公司，这种罕见的组合诞生了“神话” - 无疑是好奇的。
这一切是怎么做的？
偷偷多年
从建立的角度来看，没有什么特别的。自2022年底发行以来，全球技术圈已经震惊了，并且已经启动了一系列国内大型模型企业家项目之一。这也是这种趋势。 2023年4月，宣布了大型模型的神奇定量和高调宣布。三个月后，它被建立为一家独立公司。
但是，幻想定量实际上是较早的。
成立于2015年，创始人是Liang 。在公司的官方网站上，请阅读：使用AI投资的对冲资金。根据定量披露，在公司成立前七或八年，创始团队正在探索技术在投资交易中投资的应用。当时，定量投资在中国尚不流行，该领域的团队成员的经验也很少。在朦胧的市场感知和技术理想之外，梁温芬团队仍然决定踏上这条道路。
在此期间，魔术创建的定量尝试的创始团队使用机器学习和其他技术尝试了从头开始的全自动交易。 2010年是一个转折点。当时，股票指数期货和融资和证券贷款连续推出，并且共享投资更加活跃和多样化。一段时间以来，国内私募股权基金行业的定量投资逐渐增加，伦格·温芬（Liang ）团队也带来了很多好处。
2015年，幻想广场正式建立，并在AI和数学的帮助下进行了定量投资。 2016年，第一个定量量化是在深度学习算法模型产生的库存位置的实际交易中启动的，GPU用于计算。在此之前，该算法主要依赖于线性模型和传统的机器学习算法。模型计算主要取决于CPU。
从那时起，幻想方面的定量策略一直是全面的AI。到2017年底，几乎所有定量策略都已在AI模型中计算出来。不久之后，该公司清楚地宣布AI是主要的发展方向。
SO值的定量投资是指使用统计和数学方法的使用，使用计算机程序来分析大量数据，并寻求投资策略以获得超额回报。就定位方式而言，定量投资趋势往往高度分散且多样化，以降低单一资产波动的风险。就决策制定而言，与传统基金经理的主观判断不同，定量公司基于数据和模型。
全面的侵害也带来了一些问题。例如，复杂的模型计算需求使单个机器训练遇到计算能力瓶颈，培训要求和有限的计算资源对冲突，而神奇的量化需要解决大型计算能力的有限问题。在这种情况下，Magic定量在2019年成立了一家AI基础研究公司，并推出了一个由500张图形卡的自我开发的“ One” AI群集。同年，幻想配方的定量规模扩大并排在数百亿个私人位置中。 2021年，魔术方面花费了10亿元建造“萤火虫2号”，为AI研究提供了组成支持。
将来，在构建AI计算能力的过程中量化幻想量化的“存储卡”动作赢得了市场机会。作为早期的国内芯片购买者之一，NVIDA图形卡掌握在幻想的幻想手机上越来越多。根据幻想量化的说法，在2022年，当它的科学研究支持时间高达1533万GPU时，这意味着用于科学研究而非交易的计算能力每天为42,000 GPU。这个水平极大地超过了许多后来的大型模型公司。
它是在如此祝福的基础下出来的。
也要支付学费
幻想量化上演了一个奇妙的故事“曾经被称为世界”。在其叙事版本中，无论是金融交易还是大型模型，它都是一种更纯粹的技术追求。
接近幻想定量的投资者告诉《时代》每周记者，他一直在关注公司并与团队成员进行了交流。尽管我没有直接联系创始人本人，但可以感觉到，与业务利润相比，该团队的技术理想颜色更强。
幻想定量希望通过AI量化交易来获得合格和投资金融资产。财务交易足够复杂，这是从一开始就涉及的领域。这是针对通用人工智能（AGI）幻想的量化场景中非常合适的部分。
早在2020年，投资的创始人朱·昂（Zhu Ang）采访了《幻想》首席执行官卢·辛格（Lu ）。当时，卢·郑兹（Lu ）说，幻想的量化将自己定义为依靠AI进行投资的对冲基金。有三个数据来源的数据数据，即市场数据，涵盖整个市场的基本数据以及已通过结构化处理的替代数据。使用这三种类型的数据来训练机器模型，相应地构建投资组合，然后通过精制的程序交易完成交易。
这组比赛确实很重要。从2017 - 2020年开始，整个定量行业的发展迅速增长，幻想和量化的管理规模也在增加。但是，定量交易并不完美，幻想量化也遭受了损失。
在2021年12月，由于表演结果的最大价值，幻想对表演道歉。幻想定量地声称，其手动审查AI的投资决策，并认为AI选择的股票在长期价值方面基本上没有问题，但在销售时却表现不佳。特别是，当市场风格猛烈切换时，AI倾向于冒险以获得更多的好处，从而进一步增加了回撤。
定量资产管理行业的扩展太快了，被认为是另一个原因。幻想的量化认为，行业的规模有所增加，从而导致了严重的战略同质性，并增加了整体运营的难度。因此，当时，幻想方数量地控制了总体控制范围，同时指出，有必要增加对战略研究的投资以重新获得市场优势。在2024年7月，在监管层面上，与证券保证金业务相关的相关政策已得到了显着调整。此外，程序化交易得到了进一步加强。定量行业似乎告别了野蛮发展时期。
目前，Liang 拥有两千十亿私募股权。除了宁波的魔法定量（股票策略）外，另一个是智格9资产（多资产策略）。就绩效而言，根据私募股权网络的数据，过去两年中的定量公司的焦点仍然很强。例如，在2023年的1000亿私募股权排名中，中国十大质量公司占据了六个席位，其中有104个私募股权和私募股权。资产和幻影定量绩效的第九章排名32和33。到2024年，定量私募股权的总收入仍然高于主观私募股权。除了东方港（主观投资）外，前30个中等媒介或主观+定量机构占据了多数。但是，幻想的定量表现也不突出，只有19位。
在具有私募股权网络表现的12种产品中，2024年幻想定量产品产品的平均收入为12.18％，中位收入为13.02％。
“也平静地看”
在某种程度上，这应该是幻想量化的深刻转变。该公司在其建立开始时表示，它将集中在大型模型上，从大型语言到视觉模型，再到多模式大型模型，这些模型可以称为步骤逐步训练营。
一年多来，从默默无闻到热圈，我都经历了一条清晰的产品迭代之路。
在2024年5月之前，编码器（第一个免费开源和开放源代码模型）和LLM（第一个大语言模型）连续启动，其中LLM包含670亿参数，其中包含200万亿代币（语言模型（语言模型）为了在中文表演的数据集上显示培训，据说该模型当时超过了GPT-3.5。
这两个模型都没有引起波。直到-v2后来发布时，它才在圈子中闻名。 -v2是一种混合专家（MOE）语言模型，包括总参数为2360亿，每个令牌都激活了210亿个参数。在某些行业测试中，-V2的性能良好。
有趣的是，当时，国内行业似乎缺乏对该模型的技术关注。 -v2之所以注意到，因为它在5月在大型模型行业中引发了一场价格战，价格降低到-v2至100万，输入的价格为1元，输出价格为2 yuan，开发商也是返回。可以获得500万免费配额。
该价格水平相当于GPT-4涡轮增压的大约70。
互联网制造商立即进行了跟进，甚至许多制造商的价格都低于-V2。当国内玩家打入热价战争时，一些硅谷从业者发现，-V2使用的潜在注意力机制用于有效地改善大型模型的性能。
这可能是硅谷早些时候面对这家中国初创公司。
根据行业中的一个人的说法，潜在的关注机制是-V2提出的一种注意力结构，可以大大减少推理过程中的KV缓存。 SO称为的KV缓存是指在大型模型的推理过程中用于存储先前计算结果的技术。
到2024年底，它继续迭代并推出-V3型号。最终迎来了GPT-3时间。
今年1月20日，-R1发布。在数学，代码，自然语言推理和其他任务中，宣布宣布了性能基准O1的官方版本。它的蒸馏（将大型模型的知识迁移到一个小型模型中）也超过了O1米尼。此外，开源和封闭源路线仍然存在争议，并宣布了R1的开源，使用户可以执行“模型蒸馏”以促进技术共享。
-R1是一枚大片炸弹。除了全球行业的关注外，这一点更重要。与竞争产品相比，成本大大降低了。一周后，启动了开源的多模式模型，该模型被认为是dall-e3，该模型被认为超过了。在这一点上，外界的讨论和注意力达到了高潮。
它在高级模型中保持了类似的性能，并且在培训成本，运营成本和服务定价方面急剧下降，这是震惊技术圈的原因。在过去两年中，由于AI行业的高性能图形卡的追逐，一直被推到王位之前。无论资本市场或工业链如何，似乎已经建立了这种逻辑。出乎意料的是，预计不会诞生，并且被激发了。
但是，这种冲击波可以持续多长时间仍然未知。尽管动量的动力非常猛烈，但它是否带来了国内大型模型与国际高级水平之间的先前技术差异之间的技术差异，这导致了激烈的讨论。此外，是否通过算法优化效率意味着对计算能力的需求显然削弱了，结论还为时过早。
除了嘈杂，冷却观测逐渐成为声音。 “为了回应最近几天事物的发展，我个人认为他们仍然看着它并确认自己的成就，但也避免了情感化。”上述投资者是这样说的。
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