粗略地看上去，兩根折線似乎是一模一樣的，但是如果仔細觀察就能發現，很多細節上，兩者的走勢完全不同。
這就是周昀他們近兩個多月的研究成果，一種全新架構的時間序列預測模型。
“還是有點問題，不過暫時也只能做到這種程度了。”周昀看著兩個界面嘆了口氣。
“我覺得已經很好了，不超過0.1%的誤差，還不夠嗎？”
“是啊，其它的模型我們不是也跑過了嗎？誤差基本都在1%以上。”
雖然話是這么說，但是周昀還是覺得這個模型其實是有很大優化空間的，不能提升的原因還是一個——資源不夠了。
哪怕是八卡的H100，也是有上限的，而如果想要更進一步的預測走勢，就需要更多的數據，這里的數據就不僅僅是歷史的價格了，
更是包括了和黃金相關的各種新聞，信息，這些消息來自世界各地，形式也多種多樣，有視頻、文字、音頻、圖片。
這就涉及到了另一個領域——多模態大模型。
而一旦涉及到了大模型這三個字，八張H100是遠遠不夠的，因為他要的是訓練，而不是推理。
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