家先做好自己本职的科研工作，否则自己毕业都成问题的话，混个二作三作也是啥用没有。
时间很快来到了七月份。
实验室里，师兄师姐都围在周昀身后，所有人的眼睛都死死盯着屏幕。
屏幕上一共有两个界面，一个比较简陋，只有一根折线图，另一个则是交易平台的软件，上面显示的是黄金ETF的实时走势。
粗略地看上去，两根折线似乎是一模一样的，但是如果仔细观察就能发现，很多细节上，两者的走势完全不同。
这就是周昀他们近两个多月的研究成果，一种全新架构的时间序列预测模型。
“还是有点问题，不过暂时也只能做到这种程度了。”周昀看着两个界面叹了口气。
“我觉得已经很好了，不超过0.1%的误差，还不够吗？”
“是啊，其它的模型我们不是也跑过了吗？误差基本都在1%以上。”
虽然话是这么说，但是周昀还是觉得这个模型其实是有很大优化空间的，不能提升的原因还是一个——资源不够了。
哪怕是八卡的H100，也是有上限的，而如果想要更进一步的预测走势，就需要更多的数据，这里的数据就不仅仅是历史的价格了，
更是包括了和黄金相关的各种新闻，信息，这些消息来自世界各地，形式也多种多样，有视频、文字、音频、图片。
这就涉及到了另一个领域——多模态大模型。
而一旦涉及到了大模型这三个字，八张H100是远远不够的，因为他要的是训练，而不是推理。
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