<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>金融AI on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/%E9%87%91%E8%9E%8Dai/</link><description>Recent content in 金融AI on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/%E9%87%91%E8%9E%8Dai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kronos：金融市场的语言基础模型</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/kronos-financial-market-foundation-model/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 20:17:49 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/kronos-financial-market-foundation-model/</guid><description>&lt;h1 id="kronos金融市场的语言基础模型">Kronos：金融市场的语言基础模型&lt;/h1>
&lt;p>K 线序列（OHLCV）承载着全球市场的情绪与趋势，但深度学习模型在处理这类数据时面临高噪声、不规则间隔、多维耦合等挑战。Kronos 用一个两阶段框架来应对：分层分词器把连续的多维 K 线数据量化为离散 Token，自回归 Transformer 在 45 个交易所的数据上预训练，覆盖从 4.1M 到 499M 参数的四种规格。&lt;/p></description></item></channel></rss>