人工智能心理测量：数学与心理的融合
关于波动智能：波动智能致力于构建一套基于人类意图与反馈的真实需求洞察及满足的价值体系，它结合了人工智能与认知科学，打造了集情绪识别、建模和推荐于一体的智能引擎。公司自主开发了适用于社交和电商场景的多模态意图识别引擎、标签系统及推荐算法，提供了从情绪采集、建模到商业转化的全链路解决方案。波动智能提出“意图是连接人与物的核心接口”，其技术已深入AI社交、个性化推荐、虚拟陪伴及电商体验优化等行业。此外，波动智能正在探索“EMO-as-a-Service”服务模式，帮助企业实现更精准的用户洞察与情绪互动，加速从功
AI透视财报：文字情绪比数字指标更早揭示风险
点击上方蓝字关注我们语境配合表述情绪判断语境A（底气足）“新产品上市” “渠道拓展顺利”正向、确定 ↑语境B（心虚）“但市场竞争加剧” “存在较大不确定性”防御、闪躲 ↓分析对象情绪维度管理层发言开场自信，到问答环节有没有动摇？券商研报乐观几份、中性几份、偏谨慎几份？社交媒体投资者对这份财报的整体情绪是什么？招数具体做法第一招直接问大模型。Claude、GPT本身具备情感分析能力。把财报文字丢进去，问“这段文字的情绪倾向是什么？请量化为-5到+5的分数。”不需要训练模型，会提问就行。第二招用现成的Pyth
AI时代，最高效的转化方式是什么？
最近在团队周会上，我们做了一件看似简单却至关重要的事情：将同行及我们过往的所有素材全部整理出来，依据六种类型重新归类，并逐一剖析哪种最能触动人心并促成转化。这六种类型分别是：① 人设塑造型 ② 产品推荐型 ③ 促销活动型 ④ 情绪共鸣型 ⑤ 知识分享型 ⑥ 热点关联型分析结果揭示了一个现实的规律：越能激发用户“我立刻就需要”冲动的素材，转化效果越好；越只能让用户停留在“感觉这家店挺好”层面的素材，投资回报率就越低。过去，要洞察用户情绪，需要进行大量的数据调研——问卷调查、深度访谈、焦点小组，整套流程费时费
开源AI对冲基金模拟平台，集成13位大师策略
你是否也在面对这些AI金融应用的挑战？真正的智能投研，并非让AI完全取代人类，而是建立一个由“AI投资大师团队”构成的虚拟基金管理小组。目前，由开发者Virat Tandon推出的ai-hedge-fund项目正在引领金融AI的新潮流—— GitHub上的星标数量不断攀升，它不仅仅是一款简单的回测工具，而是一个全面的AI对冲基金模拟系统。该系统内置了13位顶级投资者的智能模型： ✅ 巴菲特（护城河评估） ✅ 芒格（理性商业判断） ✅ 达摩达兰（故事与数字评估） ✅ 迈克尔·巴里（《大空头》原型，深度价值发