在医疗影像方面是最稳定的，研究院和去年刚成立的“散装省医疗影像云”达成了合作，可以获得大量抹去患者信息的ct/x光影像资料，餵给大模型。
这是一项公益研究，交换条件是未来若功能成熟，需或低价提供给散装省所有公立医院。
目前专门针对胸部ct和脑部ct两个部分，准確率和效率都在不断上升。
而“量化金融”领域，得益於这部分数据庞大且公开，是起步最早的，不过目前都仅仅是在“模擬盘”里打转。
这部分有些复杂，理论上所有量化金融都需要数学模型和计算机辅助，但侧重点也有不同。
有的“量化”，是真的试图通过数据分析获利，这也是许多量化技术的初衷：让计算机代替人脑思考决策，也就是追求一个“算”。
但有的“量化”，其实是通过捕捉交易信號，以毫秒级反应先散户一步，极速报单达成交易...更接近於“抢”。
两者並非绝对的，但显然股市並不全讲逻辑，內部信息公开，外部信息也无法预知，比起“算”，显然还是“抢”更方便些，一秒300单，就纯纯数值怪碾压。
碾压散户.：：
研究院搞这个只是为了验证模型，当然走的是第一条路，无法一次统揽全球无数股票，而是需要输入特定公司的歷史价格、成交量、財务数据等，而后进行推测和预算。
翟达看了一下，模擬盘中，日收益率大概在2.2%左右，平均交易频次4000多，也是很快的了，
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