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我们对指数长/短期多空的判断模型为周期为N(长期N=360,短期N=60)天的MASS均线排列打分模型。在此模型中,通过对N条均线(k = 1~N)根据相邻两根均线(短均线k和长均线k+1)的高低进行打分,若短均线在长均线之上,计1分,否则计0分。最后将所有组合得分值按照0~100标准化之后求平均,得到某一时点指数的长趋势得分。进一步,再计算指数长/短趋势得分的100/20日均线。若某一时点长趋势得分线上穿100/20日均线,我们得到长/短期看多信号,否则为长/短期看空信号。
Scale 的发展轨迹既受到 OpenAI 引发的 AI 热潮影响,也反过来塑造了这一趋势。早期,Scale 更专注于标注汽车、交通信号灯和路标的图像,以帮助训练用于构建自动驾驶汽车的模型。但此后,它开始协助注释和管理构建大型语言模型所需的海量文本数据 —— 这些模型为 ChatGPT 等聊天机器人提供动力。这些模型通过从数据及其各自标签中提取模式来学习。