🐍 Django 6
🔗Czytaj Więcej🔗
💹 Daliśmy 5 modelom LLM po 100 000 USD na handel akcjami przez 8 miesięcy
Eksperyment ten ilustruje rosnące zainteresowanie wykorzystaniem LLM-ów jako autonomicznych agentów finansowych. Choć to dopiero wczesny etap, takie badania mogą pomóc zrozumieć, jak sztuczna inteligencja może w przyszłości bardziej odpowiedzialnie uczestniczyć w analizie i ocenie rynków.
AI Trade Arena opisuje eksperyment, w którym pięć czołowych dużych modeli językowych — GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Pro, Grok 4 i DeepSeek — otrzymało po 100 000 USD w wirtualnych środkach do handlu akcjami przez osiem miesięcy, wykorzystując rzeczywiste dane rynkowe. Projekt badał, jak dobrze modele potrafią analizować informacje finansowe, podejmować decyzje inwestycyjne i uczyć się na podstawie warunków rynkowych. Wyniki pokazały zróżnicowaną skuteczność: Grok osiągnął najlepsze wyniki, a Gemini wypadł najsłabiej, co pozwoliło lepiej zrozumieć procesy rozumowania modeli i przejrzystość decyzji opartych na danych.
🔗Czytaj Więcej🔗
🗄️ Co lepsze: tabela pomocnicza czy typ enum w PostgreSQL?
To praktyczny i przejrzyście napisany poradnik dla inżynierów baz danych, pomagający dobrać odpowiednią strategię modelowania w PostgreSQL — szczególnie tam, gdzie istotna jest równowaga między normalizacją danych, wydajnością i łatwością utrzymania.
Artykuł Laurenza Albe analizuje trzy strategie projektowe w PostgreSQL dla kolumn o ograniczonym zbiorze wartości: ciągi znaków z ograniczeniami, typy enum oraz tabele pomocnicze. Autor porównuje każdą metodę na milionach przykładowych wierszy, oceniając wydajność, rozmiar danych i elastyczność. Typy enum zapewniają oszczędność miejsca i łatwość zmiany nazw, ale nie obsługują usuwania; tabele pomocnicze oferują większą elastyczność kosztem złożoności zapytań i gorszych estymacji optymalizatora.
🔗Czytaj Więcej🔗