把订单流当语言来预训练：微调之后，0.2 秒的价格方向真能预测吗
一个 3 亿参数的生成模型先在 27.6 亿个 Level-3 订单事件上做“下一个订单”预训练，再用 LoRA 微调预测微观价格与波动率，在 0.2–1 秒上跑赢了梯度提升等经典方法，还能零样本迁移到没微调过的 ETH 和 SOL。
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给 LaBRADOR 补上零知识：CCS 2026 格证明工具箱，证明只大 20KB
IBM 苏黎世团队在 CCS 2026 拿出首个可用的抗量子简洁零知识证明系统：LaBRADOS 先把见证压小、LNP-Lite 只跑一轮补上零知识、再用 LaBRADOR 压回 115KB；盲签名与 Merkle 成员证明实测只需几秒，零知识的额外开销随规模增大趋近于零。
2 天前 -
匿名订单流之外：钱包身份如何让短期收益预测更准
在 Hyperliquid 公开的钱包级订单簿数据上，过去十天表现最好的那批钱包，其后续报价与订单流能把 1 秒收益预测的样本外 R² 从 10.88% 抬到 12.31%，且这份增量不是单纯因为这些钱包更大、更活跃。
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不等黑客得手就报警：HOUSTON 用交互指纹与不变量实时检测 DeFi 攻击
NDSS 2026 的 HOUSTON 不认已知攻击长什么样，而是给每个 DeFi 协议学一套“正常行为”：交互指纹加可能不变量。在 115 起真实攻击上检出 109 起（94.8%），误报率仅 0.16%，端到端中位延迟 0.148 秒，远低于 12 秒的出块间隔。
8 天前 -
模型越大损失越小，凭什么？叠加给出了一个几何答案
NeurIPS 2025 最佳论文提名：MIT 团队用 Anthropic 的叠加玩具模型证明，强叠加下模型损失稳定按 1/m 下降、几乎不依赖数据分布，而真实大模型的语言模型头重叠量也确实服从 1/m，拟合指数 0.91。
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这个网站于 2026-10-30 21:46 收录，最近一篇文章发布于 2026-11-12 16:00
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