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ai开源平台，请问有哪些好的开源软件的网站

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1 ， 请问有哪些好的开源软件的网站Windows平台下没有几款开源的软件~~~~~~
2，如何评价微软研究院开发的AI量化投资平台Qlib鸡肋 。Quantopian当年那么火，Point72给他投资，Steve Cohen的资源给他用，今年还是倒闭了 。原因是量化平台的盈利模式是有问题的，第一 ， 它不专业，第二，因为不专业，用它的人不赚钱 。Point72旗下的Cubist很赚钱，但Cubist不会把infra给Quantopian用 ， 因为能赚钱的infra是稀缺资源 。所以Quantopian的框架在专业人士看来非常业余 。也正是因为业余 ， 专业的人不用，业余的人用Quantopian的赚不了钱，因此无法和平台分成 ， 所以这样的平台无法盈利 。微软的高管去量化界也有先例，微软前COO Kevin Turner曾到Citadel Securities担任CEO，但是没有太大建树，最终Griffin任命赵鹏 ， 是赵鹏将CitSec发扬光大 。所以说 ， 程序员在不懂套路的情况下，直接跨界去做投资，难度极大 。不是因为程序员技术不行，主要是他们不懂投研体系 。好的程序员只有在培训以后才能成为好的QR 。打个比方，James Simons何等样人 ， 他很早就想做股票 ， 一群科学家一直不得要领，摸索了好几年没什么进展，当时PDT和DE Shaw股票都比RenTech做得好得多 。最后RenTech是靠PDT的前雇员把统计套利的策略框架做好，然后另一个既懂架构，又懂股票的程序员，把策略细节调好，才有了这么牛比的大奖章 。拿统计套利来说，谈谈为什么微软的这个QLib平台注定不行 。统计套利类策略的核心是信号 。怎么从各种数据源里挖掘有意义的信号，如何检验信号的有效性，这些都是统计学的范畴 。A股简单的量价信号目前仍然很好用，只要是懂套路的机构 ， 近两年超额30个点没什么问题 。可是美股做统计套利可没这么容易 ， 大部分简单的量价信号都是没用的，大奖章return on GMV也做不到10个点 。成熟市场里，不了解市场就想挖一些信号是很难的 。模型上 ， 有机器学习的程序员在调参上的确有一些优势，但是label怎么处理，feature怎么engineering这种问题 ， 一般人可能就找不到北了 。其他方面 ， 风格怎么控，算法怎么下单，这些都需要实战经验 。不了解市?。?想靠机器学习里一些fancy的算法搞个印钞机，太难 。现在好多家私募都说深度学习多么有用，的确会有点用 ， 但是绝对没有那么神，事实上大家做得都差不多 ， 不算很深，深度学习真要那么有用，谁会到处说？量化这行，真正有用的东西，虽然最终都会被同行知道 ， 但很少有人会在公开场合大说特说的 。综上，量化策略涉及到统计、数据挖掘、交易、市场理解、机器学习等各个方面，光靠一套机器学习算法库，再加上一个优化器，就想搅动市场 ， 没这么容易的 。
3，AI Design是什么网站AI Design 是一个关注互联网发展和 WordPress 的博客【ai开源平台，请问有哪些好的开源软件的网站】
4，ATN全球首个区块链AI平台用区块链构建世界人工智能区块链和人工智能（AI）可以说当今热门的两个技术方向 。这两大技术似乎没有什么交叉的地方，因为区块链和AI从技术上看是两个极端：一个是在封闭数据平台上培育中心化的智能；而另一个则是在开放数据环境下促进去中心化的应用 。那么，这两大技术的结合又将产生怎样的化学反应？ATN作为全球首个“区块链+AI”项目，又将解决怎样的痛点？Q1、什么是ATN？ATN是一个业内领先的“区块链+AI”项目 。ATN旨在连接AI和区块链，构建人工智能即服务的下一代区块链平台 。通过去中心化的人工智能服务共享平台 ， 调用全球AI及机器人技术力量，共同开发世界人工智能 。Q2、ATN的优势？ATN有六大优势：一、ATN 通过 API 交易市场将全球人工智能服务提供商、开发者和消费者连接在一起 ， 通过可定制、易用的解决方案，使得技术实现性价比更高 。二、区块链技术与人工智能结合使得DApps拥有了调用外部人工智能服务的能力 。三、先前的人工智能服务的授权模型往往是昂贵的、不容易量身定制或者是非常耗时的 。ATN为服务购买者节省了时间和金钱 ， 并缩短了产品投放市场的时间 。因为相比雇佣自己的技术专家，卖家可以快速发现并使用符合自身需求的可定制的人工智能服务 。而开发者也将受惠于通过ATN代币实时支付并结算的服务费用 。四、ATN是一个开源平台 ， 意味着基于EVM的DApps之间很容易进行交互，第三方开发者也能在平台上更容易地开发更好的应用 。ATN的DBot和 DApps市场包含种类丰富的应用和API，包括且不限于去中心化社交网络、存储、DNS以及计算机服务 。五、ATN平台是去中心化的 ， 在既定协议下支持不同系统或用户开发的应用和功能模块，并提供工具，简化DBot和DApp的开发和运行 。六、聚焦行业共识并顺应监管需求ATN为行业服务发展提供支持 。这些行业包括但不限于金融、物流、供应链、社交、游戏、慈善、数字资源、证券等等 。Q3、ATN未来的发展路线？ATN将成为一个透明民主、多中心协调的、经济独特型的并且开放式的人工智能市场 。在今年的第二季度ATN将发布计算能力的DBot；第三个季度，发布使用全球开放人工智能市场的一些商业的业绩方案；第四个季度，完善DBot并融入到UI系统里面去；到明年的时候，ATN将会发布数据共享的DBot 。Q4、如何了解ATN的发展动态？官网：https://atn.ioATN Telegram群：https://t.me/ATN_Blockchain微博：https://weibo.com/u/6440560146推特：https://twitter.com/atn_io5 ， 人工智能网站有哪些《智能世界》智能世界第一，专注、权威的门户网站 。http://www.worldofai.com/(www.52ai.com)是中国第一家人工智能行业技术交流自媒体网站https://ai.baidu.com/百度AI开放平台6，市面上有哪些开源的人工智能系统11月5日Google开源了TensorFlow，11月7日Microsoft开源了DMTK 。两家巨头高科技公司相继争先恐后的开源人工智能计算工具包，目的无非是争夺用户资源 。实际上 ， 除了这两家公司外，几年以前已经开源的这种工具包还有很多 。出现个TensorFlow没什么稀奇的 。Google做的已经晚了 ， 而且计算性能也不是多好，相信按照Google的实力，它们应该会持续改进 。你想做什么项目

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