📈 金融应用: 在金融领域,模型通过多个金融考试,得分平均达到75.9分,涵盖A股、基金、ETF等15个业务矩阵,为用户提供全面精准、稳定可控的投资决策支持。
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其实这项技术与去年10月19日,Meta发布的通过MEG(另外一种大脑活动检测工具)重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流,检测这些磁场变化,然后获得脑部活动数据。
我认为升级到GPT-4可能会有所帮助,虽然它确实提供了略微改进的结果,但仍然无法创建一个完全功能的应用程序。因此,虽然GPT-engineer显示出一些希望,但可以说它还不能完全处理严肃的编码任务。
2. ⚙️ **决策树简化调试流程:** HawkEye引入分支决策系统,通过实施决策树,加速识别和解决模型异常问题,取代了繁琐的手动分析流程。