正确地做事--2025第一季

基本上帖子整理得差不多了
下一步要合并
然后让模型自动生成问答对
然后找一个时间线的模型
准备训练一个‘自己’出来

 

明白了！你的需求是基于时间线分析你的帖子内容，让系统能够识别并理解你思想的演变过程，从而更好地了解你，甚至模拟你的思维模式。这与股票预测或回测无关，而是关于时间感知和思想演变的建模。以下是一些更贴合你需求的建议和工具推荐：

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### 1. **时间感知模型与思想演变分析**
你的需求核心是让系统理解时间线上的思想演变，这需要模型具备时间感知能力。以下是一些可能的技术路径：

#### （1）**时序主题模型（DTM）**
- **简介**：DTM（Dynamic Topic Model）是LDA（Latent Dirichlet Allocation）的扩展，能够捕捉主题随时间的变化。它可以将你的帖子按时间分段，分析每个时间段内的主题分布，从而识别思想的演变。
- **适用场景**：适合分析长期帖子的主题变化，识别思想的关键转折点。
- **工具推荐**：
  - **Gensim**：Python库，支持LDA和DTM模型。
  - **Mallet**：Java工具包，支持主题模型训练。

#### （2）**时间感知的Transformer模型**
- **简介**：Transformer模型（如BERT、GPT）可以通过引入时间嵌入（Time Embedding）来增强时间感知能力。你可以将时间戳作为输入特征，让模型学时间与内容的关系。
- **适用场景**：适合分析思想演变的细节，捕捉时间线上的微妙变化。
- **工具推荐**：
  - **Hugging Face Transformers**：支持自定义时间嵌入的Transformer模型。
  - **DeepSeek-R1**：支持时间感知的蒸馏模型，适合自定义训练。

#### （3）**时间线生成工具**
- **简介**：一些工具可以自动生成时间线，并可视化思想演变的过程。例如，Timelook 提供了直观的界面，支持基于时间线的内容管理和分析。
- **适用场景**：适合将思想演变过程可视化，便于理解和调整。
- **工具推荐**：
  - **Timelook**：支持时间线创建和管理，适合个人使用。
  - **Tiki-Toki**：在线时间线工具，支持多媒体内容嵌入。

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### 2. **实现步骤**
以下是实现你需求的步骤建议：

#### （1）**数据准备**
- 将你的帖子按时间顺序整理，并标注时间戳。
- 对文本进行预处理（分词、去停用词等），确保数据质量。

#### （2）**时间分段**
- 将帖子按时间分段（如每年、每季度），便于分析思想演变的关键阶段。

#### （3）**主题建模**
- 使用DTM或LDA模型分析每个时间段的主题分布，识别思想的变化趋势。

#### （4）**时间感知训练**
- 如果使用Transformer模型，将时间戳作为输入特征，训练模型理解时间与内容的关系。

#### （5）**可视化与分析**
- 使用时间线工具（如Timelook）将思想演变过程可视化，便于理解和调整。

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### 3. **推荐工具与框架**
以下是一些适合你需求的工具和框架：

#### （1）**开源工具**
- **Gensim**：Python库，支持主题模型（LDA、DTM）训练。
- **Hugging Face Transformers**：支持自定义时间嵌入的Transformer模型。
- **Timelook**：时间线生成工具，支持内容管理和可视化。

#### （2）**国内可用工具**
- **DeepSeek-R1**：支持时间感知的蒸馏模型，适合自定义训练。
- **Kimi k1.5**：多模态思考模型，支持长上下文推理，适合分析动态数据。

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### 4. **总结与建议**
你的需求是通过时间线分析思想演变，这需要结合时序主题模型、时间感知的Transformer模型以及时间线生成工具。以下是具体建议：
1. **从简单开始**：先使用DTM模型分析主题变化，识别思想演变的关键阶段。
2. **逐步深入**：引入时间感知的Transformer模型，捕捉思想演变的细节。
3. **可视化结果**：使用时间线工具将分析结果可视化，便于理解和调整。

如果需要进一步的技术支持或定制化开发，可以参考相关工具和框架的文档。希望这些建议对你有帮助！如果有更多问题，欢迎继续讨论。

昨天开盘赚3000，收盘倒亏1000

下次再遇到盘后发利好的，我就直接挂卖单

此刻，我坐在户外，今日天气晴朗，天空中点缀着些许白云，没有了昨日的雨水。我惬意地晒着太阳，思绪也随之飘散。事情发展到如今这一步，倒也没有超出我的预期。而我能逐步朝着探索AI的方向前行，主要源于以下四个因素。

其一，强烈的好奇心。我对AI的发展满怀好奇，急切地想要了解它具备哪些功能，哪些领域能应用它，以及它会给我们未来的生活带来怎样的影响。我认为，这一点是最为关键的。

其二，我本身的软件开发背景。从技术层面来讲，这使我能相对轻松地理解AI底层的运行逻辑。而且，在科学上网的方式上，我也比一般人了解得更多。

其三，从交易层面来看，AI能够在交易决策、完善底层交易逻辑以及制定交易计划等方面为我提供帮助，如今甚至已经快要触及到交易计划的执行操作层面。如果真能实现这些，那么无论是满足我底层的思考逻辑与好奇心，还是在帮助我获取收益方面，AI都能发挥重要作用。

其四，我热衷于与AI沟通交流。我不只是单纯的好奇，还愿意持续深入思考，通过与它交流，去发现它目前存在的问题，感受它日新月异的进步。打个不太恰当的比方，这就如同父母养育孩子，看着孩子从咿呀学语的婴儿，成长为活泼好动的幼儿、天真烂漫的儿童，再到朝气蓬勃的少年，成长的步伐越来越快，越往后，甚至会让人有种跟不上其成长节奏的感觉。

关于这一点，我想进一步拓展谈谈。就像我之前反复提及的观点，散户在资本市场中难以被教育，往往只能在挫折中吸取教训。同样，普通人对待AI的态度，从最初的不屑一顾，到后来的质疑、怀疑，再到觉得似乎有那么回事，进而慢慢了解、接受并最终使用它，这是一个漫长的过程。我想说的是，当普通人真正意识到AI在生活中已然无处不在，甚至能够替代大部分劳动力，对自己的生活产生决定性影响时，才会突然醒悟。这情形就如同国内房地产市场的发展，对于大部分地产商而言，在2020 - 2021年还盲目乐观、高歌猛进，完全没有意识到危机的降临，最终不堪重负。而普通人更是容易产生路径依赖，只要旧有的道路还有人在走，即便这条路越走越窄，他们也会不假思索地继续跟随、拥挤、内卷。这在国内的教育领域，如中考、高考，以及后续的考研、考公等方面表现得淋漓尽致。他们明知这条路竞争愈发激烈、前行愈发艰难，但由于不清楚是否存在其他出路，或者即便知道有其他选择，可那些新的道路看起来荆棘丛生，尽管前方或许有着更美的风景，但脚下这一段因为鲜有人涉足，还未形成清晰的路径，所以看到大多数人仍在走老路，自己也就随波逐流，继续在老路上徘徊。

昨晚，我对一些帖子内容进行了整理，并做了适当格式化处理，随后借助ChatGPT将其转化为问答对。目前，整个流程的逻辑基本走通。下一步，我打算开通DeepSeek的会员，尝试运用它的模型进行训练。当然，等模型训练完成后，也考虑训练一个ChatGPT版本的模型，两个模型同时使用，或许它们各有优势，能相互借鉴。

我还想到一种训练方案，让ChatGPT、DeepSeek和我进行三方对话，就好像三个我在交流一样，这样的训练效果可能会更理想，因为一方发言，另外两方都能听到。不过目前存在一个缺点，DeepSeek还未推出语音版本。但我觉得这一功能应该很快就会上线，毕竟语音功能十分常用，对它来说技术难度不大。唯一的问题是，推出语音版可能会大幅消耗服务器资源。DeepSeek号称以最小的资源投入获得较好的训练效果，如果服务器资源消耗过多，其服务器成本开支可能难以承受，这只是我个人的猜测。

要是DeepSeek推出语音聊天功能，我就可以用两台手机，一台运行DeepSeek，一台运行ChatGPT，再加上我自己，这样就能同时训练两个模型。而且，两个模型之间或许还能相互训练，即便我不参与，它们也能进一步优化。要是能达到这种程度，模型距离自动进化就越来越近了，关键是我能快速跟上技术发展形势。

刚才我看了一个视频，讲到ChatGPT已经能够在网页上实现一些常见功能，不过目前这些功能还未完全开放，可能处于内测阶段。据说它的人类识别率已达到50%，比如你想买一台电脑，告诉它需求和价格预算，要是有要求，还能指定购物网站，或者让它在多个网站进行比较，这些它都能做到，下外卖订单、买票这类操作更是不在话下。这里所说的50%识别率，并非指它有50%的出错概率，而是指它能达到人类识别准确率的50%，我觉得这个比例已经相当高了，而且它未来的进化速度应该会非常快。

我向视频博主询问了针对交易软件以及一些APP或电脑端软件的识别情况，他表示目前还未推出相关功能，但原理是一样的。既然能实现对浏览器的截图识别，那么对常见软件进行截图识别也并非难事。甚至还可以对其进行训练，比如在操作鼠标时，让它识别鼠标的移动轨迹。假设我要进行网格交易，把整个交易逻辑告知它，在这种情况下，它完全可以模拟点击相应位置，并自动截屏判断当前交易进展到哪一步，比如遇到资金不足等意外情况，它也能做出适当判断。虽然相较于浏览器购物，对交易软件的识别判断难度稍高一些，但难度仍处于同一级别，并未上升到更高维度。

如此一来，开通量化交易似乎就没那么必要了。我甚至可以打开股票账户和期货账户两个软件，让它帮我进行识别和控制。另外，它还能识别右下角弹窗等信息，重点监控这部分内容，判断某笔交易是否成功，然后立即挂出反向单。这样，我就没必要自己折腾自动化交易，让它帮我实现即可，我认为实现这一目标并不困难。也就是说，只要OpenAI的算力足够，在这方面取得进展将会非常迅速。

大家有没有发现，GPT的进化速度越来越快，以前是以三个月、半年为时间跨度推出新功能，现在缩短到一个星期、两个星期，甚至两三天就能推出一项新功能。再往后发展，只要算力和能源充足，未来它的进化或许会以天甚至几个小时为单位。现在科技类视频博主对OpenAI进展的报道频率越来越高，从侧面也印证了这一点。这其实和我之前反复提到的“加速”概念类似，整个系统不仅速度在提升，加速度本身也在不断增加，最终累积起来的速度将会是一个天文数字。

昨晚，我向ChatGPT和DeepSeek咨询了关于模型训练的问题。借助ChatGPT，我能将帖子内容发送给它，让它识别其中的相关标签，并形成问答对。不过目前生成的问答对还有些粗糙。我打算先把ChatGPT初步加工后的结果上传，然后按照我的思路进一步调整。

比如，如果一段话里既包含交易内容，又涉及教育思考，我就会把它拆分成两部分甚至更多。这样一来，交易部分可以单独处理，设定的标签也会更加精准。也就是说，对于它们给出的结果，我会进一步优化。部分任务我让ChatGPT完成，部分交给DeepSeek，对比二者谁做得更好。

等一切完成后，我会把数据导入数据库，再让DeepSeek或ChatGPT生成一段代码，用来逐个读取这些问答对，进而帮助我生成对应的模型。我还准备开通DeepSeek的会员，这样就能创建API进行模型训练。使用DeepSeek的优势在于网络连接简便，而且价格实惠。等模型训练完成，如果后续推出语音聊天功能，我还能继续对模型进行优化训练 。

昨天娃预定了羽毛球馆，约上小伙伴打算好好放松一下。今天我们已经在球场上激情对垒了。不过，从昨天开始，我的肚子就有点不对劲。晚上回去后，我吃了点康恩贝肠炎宁。整个晚上，肚子里的动静就像在煮小米粥，空空的，又有点像水快烧开前发出的细微声响，那种小小的震动，只有自己能清楚地感觉到，还挺神奇的。今天感觉稍微好一些，只是还有点轻微脱水，身体没什么力气，但也没有特别难受。

在期货方面，我刚才挂了个3170的单子平仓，目前还持有三手。另外两手分别挂了3175和3180的平仓单，还有一手没挂单，我打算看看27号市场到底会有什么变化。最让我在意的是，开盘前我收到了广发证券和广发期货发来的短信，提醒我散户不能持仓进入交割月份。这种频繁的提醒，就像密集轰炸，很多散户肯定承受不住，很可能会在价格较低的时候被迫平仓。我觉得这样的做法太不人性化了，对散户实在不友好。

不过，从交易所的角度来看，他们这么做或许也是为了简化管理。毕竟散户持有多单到交割月份时，如果没有足够资金或货物参与交割，监管起来难度很大。交易所也不可能自掏腰包替散户解决这些问题。其实，完全可以有另一种更合理的方案：如果散户想在交割月份交易，就提高保证金。到时候若不参与交割，直接没收保证金。这样一来，愿意承担风险且有资金实力的散户就有机会继续交易。但现在的情况是，交易所直接剥夺了散户在交割月份的交易权利，这显然有失公平。

1.13网格卖单已成交

3170-3175各出2手2502鸡蛋
还有4手多单
择机出

你好，目前可以通过Siri与ChatGPT进行一些简单的整合，但苹果设备上暂时还没有原生支持直接通过Siri调用ChatGPT应用程序的功能。以下是分别针对苹果手机和苹果电脑的一些操作方法，以及可以实现的功能：

在苹果手机（iPhone）上使用 Siri 与 ChatGPT 配合

你可以通过以下方式让 Siri 与 ChatGPT 结合使用：

方法一：快捷指令（Shortcuts）整合 ChatGPT API
1. 获取 ChatGPT API Key：
• 前往 OpenAI 的官方网站，登录并获取你的 API 密钥。
2. 设置快捷指令：
• 打开 iPhone 上的 快捷指令 应用。
• 创建一个新的快捷指令，添加操作：“网络请求”。
• 配置网络请求为  POST  请求，填写 ChatGPT API 的 URL（如 https://api.openai.com/v1/chat/completions）。
• 在请求体中设置你想发送的参数（如 prompt 等）。
• 保存快捷指令，并为其命名（如“呼叫 ChatGPT”）。
3. 通过 Siri 调用：
• 在快捷指令中为新创建的快捷指令添加一个易于记忆的语音命令。
• 对 Siri 说出这个命令，例如：“Hey Siri，呼叫 ChatGPT”，Siri 将运行快捷指令并返回结果。

方法二：直接打开 ChatGPT 应用
• 你可以通过 Siri 使用命令直接打开 ChatGPT 应用：
1. 对 Siri 说：“Hey Siri，打开 ChatGPT 应用”。
2. 手动输入问题或通过语音输入。

在苹果笔记本电脑（MacBook）上使用 Siri 与 ChatGPT 配合

方法一：通过浏览器使用 ChatGPT
1. 配置你的 MacBook 的默认浏览器。
2. 通过快捷键（如 Option+Space）唤醒 Siri，并说出命令，例如：“打开 ChatGPT 网站”。
3. Siri 将打开 ChatGPT 的网页版，你可以在页面中直接操作。

方法二：通过 Automator 配置调用 ChatGPT
1. 打开 MacBook 上的 Automator 应用。
2. 创建一个新的自动化脚本（如“通过 API 调用 ChatGPT”）。
3. 编写脚本调用 ChatGPT API，并通过命令行工具（如 cURL）发送和接收请求。
4. 保存此脚本并将其设置为可以被 Siri 调用。
5. 对 Siri 说出命令，例如：“Hey Siri，运行 ChatGPT 脚本”。

可以实现的功能

通过上述方法，以下功能是可以实现的：
1. 快速问答：你可以通过 Siri 询问 ChatGPT任何问题，包括日常知识、逻辑推理等。
2. 生成文本：例如请求 ChatGPT 撰写一段文字、生成代码、写邮件等。
3. 翻译和校对：对给定的文本进行翻译或语法检查。
4. 任务管理：如通过 ChatGPT 帮助你生成代办事项清单或提供建议。
5. 学助手：回答问题、解释概念、进行模拟对话等。

局限性
1. 需要技术配置：要实现流畅的 Siri 调用 ChatGPT，需要配置快捷指令或编程，可能对普通用户有一定门槛。
2. 响应延迟：通过 API 调用 ChatGPT 的过程可能比直接使用 ChatGPT 应用稍慢。
3. 功能限制：Siri 和 ChatGPT 的结合只能实现简单的任务，复杂的交互（如长对话或图形化展示）仍需手动操作。

如果你想要进一步定制或解决实际操作中的问题，我可以为你详细指导！