<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Финансовое Прогнозирование on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5/</link><description>Recent content in Финансовое Прогнозирование on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sun, 12 Apr 2026 17:28:21 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D0%BD%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%BE%D0%B5-%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kronos — первая open-source модель для прогнозирования финансовых рынков принята на AAAI 2026</title><link>/news/kronos-pervaya-open-source-model-finansovyh-rynkov-aaai-2026/</link><pubDate>Sun, 12 Apr 2026 17:28:21 +0300</pubDate><guid>/news/kronos-pervaya-open-source-model-finansovyh-rynkov-aaai-2026/</guid><description>&lt;p&gt;Модель Kronos принята на конференцию AAAI 2026 — это первая открытая foundation-модель, специально разработанная для анализа финансовых свечных графиков (K-line). Модель обучена на данных с более чем 45 мировых бирж и демонстрирует обучение на массивном корпусе из более 12 миллиардов записей K-line с 45 мировых бирж.&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="революционная-архитектура"&gt;Революционная архитектура&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Kronos представляет семейство decoder-only foundation-моделей, предварительно обученных специально для «языка» финансовых рынков — последовательностей K-line. Основные особенности:&lt;/p&gt;



&lt;div class="callout callout-info"&gt;
 &lt;div class="callout-title"&gt;&amp;#8505; Двухэтапная архитектура&lt;/div&gt;
 &lt;div class="callout-content"&gt;Специализированный токенизатор преобразует непрерывные многомерные данные K-line (OHLCV) в иерархические дискретные токены, а затем большой автoрегрессивный трансформер обучается на этих токенах&lt;/div&gt;
&lt;/div&gt;

&lt;pre class="mermaid"&gt;

graph LR
 A[OHLCV данные] --&gt; B[Специализированный токенизатор]
 B --&gt; C[Дискретные токены]
 C --&gt; D[Автoрегрессивный трансформер]
 D --&gt; E[Прогноз рынка]

&lt;/pre&gt;

&lt;p&gt;В отличие от общих моделей временных рядов (TSFM), Kronos разработана для работы с уникальными, высокошумными характеристиками финансовых данных. Модель использует новую двухэтапную архитектуру: специализированный токенизатор сначала квантует непрерывные многомерные данные K-line (OHLCV) в иерархические дискретные токены.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>ChatGPT для финансовых команд: практическое руководство</title><link>/translations/chatgpt-dlya-finansovykh-komand/</link><pubDate>Thu, 30 Jan 2025 00:00:00 +0000</pubDate><guid>/translations/chatgpt-dlya-finansovykh-komand/</guid><description>&lt;h1 id="chatgpt-для-финансовых-команд-как-ии-меняет-работу-с-деньгами-и-данными"&gt;ChatGPT для финансовых команд: как ИИ меняет работу с деньгами и данными&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;Финансовые специалисты ежедневно работают с огромными массивами данных: квартальные отчёты, бюджетные модели, прогнозы движения денежных средств, аналитика отклонений. И всё это — в условиях жёстких дедлайнов и высокой ответственности. ChatGPT становится рабочим инструментом, который помогает сократить рутину и сосредоточиться на стратегических задачах.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;В этом материале разберём конкретные сценарии применения ChatGPT в финансовых отделах: от автоматизации отчётности до улучшения коммуникации с руководством.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>