<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>大模型 on 于汝川的个人网站</title><link>https://ruchuan.org.cn/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link><description>Recent content in 大模型 on 于汝川的个人网站</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><lastBuildDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://ruchuan.org.cn/tags/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>大模型量化研究前沿</title><link>https://ruchuan.org.cn/posts/llm-quant-research-frontier-projects/</link><pubDate>Sun, 30 Aug 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ruchuan.org.cn/posts/llm-quant-research-frontier-projects/</guid><description>&lt;p>随着大语言模型（LLM）与智能体（Agent）在金融领域的深入应用，量化研究的范式正在发生深刻重塑。然而，学术界与工业界对“如何用大模型做量化”的理解往往参差不齐：有人将其视作编写 Python 公式的代码生成器，有人将其用作新闻舆情打分工具，也有人尝试构建完全自主进化的 Alpha 挖掘系统。&lt;/p></description></item></channel></rss>