TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14739 · May 23

#c_lang#ctp#ctpapi#futures#options#quant#simnow#stock#tora#trader#tts#xtp openctp is a powerful open-source trading platform compatible with many Chinese securities and futures trading systems, offering both real and simulated trading environments for futures, options, stocks, funds, and bonds across domestic and global markets like A-shares, Hong Kong, and US stocks. It provides easy access to CTPAPI through Python and other programming languages, plus user-friendly trading clients with graphical and command-line interfaces. You can register free simulation accounts instantly via WeChat, enabling you to practice and test trading strategies in real-time or 24/7 environments. It also offers training, development support, and a monitoring platform for multiple trading systems, helping you learn, develop, and trade efficiently with low costs and broad market access. This benefits you by giving a flexible, comprehensive, and cost-effective way to develop, test, and execute trading strategies across many markets with strong community and technical support. https://github.com/openctp/openctp

Results

1 similar post found

Search: #ssm

当前筛选 #ssm清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8750 · 10/13/2025, 03:05 PM

⚡️Mamba-3 тихо и без объявления вышла на ICLR - и это может стать началом конца эпохи Transformers. Новая архитектура Mamba-3 делает модели быстрее, стабильнее и эффективнее при работе с длинными контекстами. Главная идея - не в слоях внимания, а в state-space моделях, где модель хранит и обновляет внутреннее состояние во времени. 📘Краткие эускурс: - Mamba-1 ввела непрерывную динамику и выборочное обновление памяти - помнила эффективно без высокой цены attention. - Mamba-2 показала, что обновления состояния и attention - это две стороны одной математики, что ускорило вычисления на GPU. - Mamba-3 довела концепцию до зрелости: теперь внутренняя память развивается плавнее и устойчивее за счёт перехода от простого шага Эйлера к трапецеидальному интегрированию. Вместо простого шага Эйлера, как в Mamba-2, Mamba-3 аппроксимирует интеграл обновления состояния не только по правому концу интервала, но усреднением между началом и концом, с коэффициентом λ, зависящим от данных. Это даёт более точное приближение (второго порядка) и делает динамику состояния более выразительной. 🧠Что изменилось под капотом: - Память стала «ритмичной»: теперь модель может хранить повторяющиеся и периодические паттерны (например, структуры языка или музыки). - Новый multi-input-multi-output дизайн позволяет обрабатывать несколько потоков параллельно — идеально для современных GPU. ⚙️Что это даёт на практике: - Эффективная работа с длинными последовательностями: документы, геномы, временные ряды. - Линейное время выполнения и стабильная задержка делают её идеальной для реального времени: чат-ботов, перевода, речи. - Энергоэффективность и масштабируемость открывают путь к on-device AI, где большие модели работают локально, без облака. Mamba-3 - это не просто ускоренная альтернатива Transformers. Это новая архитектура, которая объединяет глубокое понимание контекста, скорость и устойчивость, от серверных систем до умных устройств. 🟢Подробности: https://openreview.net/pdf?id=HwCvaJOiCj @ai_machinelearning_big_data #ssm#mamba3#llm,#architecture#ai