مقالات · هوشمندی عملیاتی، AI و کوانت

مقالات حسین نریمانی

نوشته‌های عمیق درباره طراحی سیستم‌های کوانت، AI عملیاتی، معماری SaaS، طراحی ایجنت‌های هوش مصنوعی اختصاصی و سیستم‌های اجرایی بنیان‌گذاران.

در شرایط بحرانی روی چه مهارت‌هایی سرمایه‌گذاری کنیم؟ مهارت‌های ضدشکنندگی که با تغییر تکنولوژی و اقتصاد ارزش خود را حفظ می‌کنند
ویژه ۱۴۰۵/۰۳/۱۹ Operational Intelligence

در شرایط بحرانی روی چه مهارت‌هایی سرمایه‌گذاری کنیم؟ مهارت‌های ضدشکنندگی که با تغییر تکنولوژی و اقتصاد ارزش خود را حفظ می‌کنند

بحران‌ها معمولاً مهارت‌های جدید خلق نمی‌کنند. بلکه ارزش واقعی مهارت‌های موجود را آشکار می‌کنند. مهارتی که فقط در شرایط پایدار کار می‌کند، دارایی نیست؛ یک وابستگی پنهان است.بسیاری از افراد هنگام رکود اقتصادی، تغییرات فناوری یا ورود هوش مصنوعی، به دنبال...

مطالعه کامل →
ضدشکنندگی چیست؟ چرا ایران بهترین آزمایشگاه جهان برای یادگیری Anti-Fragility است
۱۴۰۵/۰۳/۱۹ Operational Intelligence

ضدشکنندگی چیست؟ چرا ایران بهترین آزمایشگاه جهان برای یادگیری Anti-Fragility است

بیشتر کسب‌وکارها از بحران آسیب می‌بینند. برخی دوام می‌آورند. اما تعداد کمی از سیستم‌ها از بحران قوی‌تر خارج می‌شوند.این تفاوت میان «تاب‌آوری» و...

مطالعه کامل →
آیا هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند بازار را پیش‌بینی کند؟ واقعیت مدل‌های AI در معاملات و سرمایه‌گذاری
۱۴۰۵/۰۳/۱۹ Founder Execution Systems

آیا هوش مصنوعی واقعاً می‌تواند بازار را پیش‌بینی کند؟ واقعیت مدل‌های AI در معاملات و سرمایه‌گذاری

پاسخ کوتاه این است: بله، هوش مصنوعی می‌تواند برخی الگوهای بازار را پیش‌بینی کند؛ اما نه به شکلی که بسیاری تصور می‌کنند. بازارهای مالی ماشین‌های...

مطالعه کامل →
چطور دیتای OHLCV خراب یک استراتژی معاملاتی را نابود می‌کند؟ راهنمای تشخیص، اعتبارسنجی و مهندسی کیفیت داده
۱۴۰۵/۰۳/۱۸ Quant System Design

چطور دیتای OHLCV خراب یک استراتژی معاملاتی را نابود می‌کند؟ راهنمای تشخیص، اعتبارسنجی و مهندسی کیفیت داده

بیشتر معامله‌گران تصور می‌کنند مشکل اصلی در طراحی استراتژی، انتخاب اندیکاتور، مدل یادگیری ماشین یا منطق ورود و خروج است. در عمل، یکی از مخرب‌ترین...

مطالعه کامل →
چرا تنظیم دستی سطح تفکر در LLMها ناکارآمد است؟ معماری نسل بعدی برای بهینه‌سازی مصرف توکن و استدلال تطبیقی
۱۴۰۵/۰۳/۱۷ Founder Execution Systems

چرا تنظیم دستی سطح تفکر در LLMها ناکارآمد است؟ معماری نسل بعدی برای بهینه‌سازی مصرف توکن و استدلال تطبیقی

بیشتر کاربران تصور می‌کنند تنظیم سطح تفکر در مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) صرفاً یک انتخاب ساده میان «سریع‌تر» و «دقیق‌تر»...

مطالعه کامل →
۱ ۸ ۹ ۱۰ ۱۱ ۱۳