百億量化私募，紛紛加入人工智能（AI）“軍備競賽”。

　　記者從業內獲悉 ，近期
，滬上百億量化私募念空科技成立了上海全頻思維人工智能科技有限公司（中文簡稱全頻思維，英文簡稱AllMind） ，探索AI的前沿課題 。該公司還和上海交通大學計算機學院合作撰寫論文《面向特定任務大型語言模型的監督微調與強化學習分步式自適應集成》
，于今年5月投向NIPS（神經信息處理系統大會）
。

　　今年截至目前，九坤 、寬德
、鳴石、黑翼等多家百億私募積極布局AI。業內人士認為 ，DeepSeek火爆
，量化行業備受鼓舞 。機構依靠自身人才和技術方面的優勢，積極探索AI領域
。此舉不僅能提升自身競爭力 ，而且可以拓展業務邊界，為科技創新出力。

　　成立人工智能科技公司

　　與高校合作撰寫涉及大模型論文

　　5月19日
，念空科技成立了全頻思維（AllMind），為一家專注于研究通用大語言模型（LLM）相關底層算法和工程技術的創新型科技公司 。

　　念空科技創始人王嘯告訴記者 ，AllMind更著眼于大模型的基礎學術研究和應用
，短期內并不以盈利為目的，“公司致力于探索人工智能的前沿課題 ，短期內會著眼于訓練一個基于金融數據的專項大模型
，也會著眼于解決當前大模型存在的一些痛點，比如提升其邏輯推理能力 ，減輕大模型的幻覺問題
，探索大模型是否能進行自主創新
。未來我們還會和學術及產業界合作，在新材料 、醫藥研發
、AI助手等領域嘗試大模型的應用。 ”

　　記者還了解到 ，由念空科技和上海交通大學計算機學院合作撰寫的《面向特定任務大型語言模型的監督微調與強化學習分步式自適應集成》（英文名稱為“Step-wise Adaptive Integration of Supervised Fine-tuning and Reinforcement Learning for Task-Specific LLMs
”）
，于5月20日投向NIPS，目前尚未發表 。

　　王嘯表示 ，ChatGPT的誕生依賴于大量的預訓練和監督微調（SFT），2025年DeepSeek問世
，表明了大量基于強化學習（RL）的后訓練對大模型的推理能力非常重要，在DeepSeek的論文中介紹了整個訓練過程被分成SFT-RL-SFT-RL四個過程。“就像我們人類學習一樣 ，SFT相當于刷題
，RL相當于把做過的題舉一反三，總結經驗
。一邊刷題、一邊思考總結的學生 ，往往成績更好。對過往經驗的總結思考對人類的學習效率非常重要
，這是大模型訓練中RL能大幅提升模型推理能力的原因 。”

　　關于該論文，王嘯介紹 ，他們從人類的學習方法中得到啟發
，如果高頻地在刷題和考試經驗總結之間切換，可能更有利于學習成績（推理能力）的提高 ，“所以我們設計了一種Step By Step切換SFT和RL的訓練方法
，在下一個Step訓練之前，根據我們設計的自適應的算法決定下一個Step用SFT還是RL
。最終實驗發現 ，在三個不同的公開數據集上，我們提出的新的訓練框架明顯優于單獨的SFT 、單獨的RL以及簡單混合SFT和RL
，證明該框架是當下更優的后訓練方式。 ”

　　多家量化私募積極探索AI領域

　　今年2月，滬上百億量化私募寬德投資發布招聘信息 ，為寬德智能學習實驗室招聘AI人才
，專注于研發通用性，其主要招聘崗位包括AI研究員和AI工程師 。

　　寬德投資表示 ，該實驗室的成立源于公司對AI的戰略思考
，在寬德的支持下，其將作為獨立孵化
、自主運營的創業性實驗室 ，專注于科研領域的超級科技助手
。該實驗室起步于量化
，但不止于金融場景，向著人工智能的星辰大海啟航。

　　年初 ，國內量化巨頭九坤投資攜手微軟團隊發布了一篇涉及AI領域的論文
，其成功復現DeepSeek-R1的工作，還首次發現了語言混合（例如中英文夾雜）會顯著降低推理能力等問題 。

　　據了解 ，九坤投資較早成立了人工智能實驗室，致力于前沿AI技術研究
，探索通用技術并推動其場景應用，還在多個細分領域開展了多元化研究拓展 ，加速AI在應用領域落地
。

　　鳴石基金表示
，近年來不斷提升AI在量化投研領域的比重，現在AI全流程參與因子挖掘、模型優化 、風控、交易等投研環節 ，提升了投研效率和量化策略迭代。“我們在2021年就成立了AI實驗室G-Lab
，賦能因子
、信號、模型優化 、交易算法等，并在此基礎上研究AI在金融領域的創新應用 。
”

　　此外 ，2022年
，鳴石基金啟動算力硬件基礎設施的建設，先后投入運行了鳴石超算一期“仙女座”
、二期“英仙座 ”
。2025年 ，公司“星座計劃
”超算系列還將進一步擴容。同時
，公司正面向全球招聘AI科學家，推動AI技術創新和應用落地 ，探索深度學習、機器學習等前沿算法，持續迭代和優化預測模型 。

　　黑翼資產稱
，目前公司投研體系實現了全流程AI量化投資，即在整個策略研發過程中 ，包括數據分析 、因子挖掘
、收益預測、組合優化等環節中
，都植入了人工智能技術。“應用大語言模型，能夠處理海量的結構化與非結構化數據 ，能夠對研報等復雜的文本數據進行識別 、分析和處理
，還有使用AI技術提升因子的挖掘精度和效率
。交易實現環節，我們靠AI算法來預測市場很短時間之內的價格走勢以及流動性變化 ，最小化交易成本。”

　　一位量化私募市場人士表示
，目前，量化私募大多數正在提升AI在投研中的比重 ，以提高投研效率 。“除了極少數的量化私募采用全流程AI投研外
，其他機構采用AI技術僅作為一種輔助工具參與投研，未來會有越來越多的私募加大AI投入 ，包括人才招聘
、硬件基礎設施等，量化行業也會掀起AI人才爭奪戰
。 ”

（文章來源：中國基金報）