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当期权定价遇见量子幽灵：Black-Scholes方程的虚时间旅行

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 🎭 序言：一个叛逆的猜想

想象一下这样一个场景：1997年的斯德哥尔摩音乐厅里，当瑞典国王将诺贝尔经济学奖的奖章颁给Robert Merton和Myron Scholes时，台下有一位理论物理学家在暗自嘀咕："等等，这不就是我们在1930年代玩剩下的量子力学吗？"而更让他惊讶的是，站在领奖台上的应该是Schrödinger（薛定谔）——那位1933年诺贝尔物理学奖得主。

这个看似离经叛道的想法，在最近知乎上一篇由"酱紫君"撰写的回答中，被以一种极具冲击力的方式抛了出来。这位作者用一句话点燃了跨学科的思维火花：**Black-Scholes模型说白了不就是一个在虚数时间中演化的量子系统，这有什么难理解的？**

这句充满挑衅意味的断言背后，隐藏着一个令数学家、物理学家和金融工程师都为之震撼的深层同构。它就像一把钥匙，同时打开了金融衍生品定价的黑箱和量子力学的神秘面纱。在接下来的文字中，我们将跟随这条思维线索，展开一场横跨概率论、偏微分方程、量子场论的奇幻漂流。你会发现，那些在股市中搏杀的宽客（Quant），本质上都是在进行一场微缩版的量子物理实验；而那个被无数金融学子背诵却未必理解的BS方程，其优雅程度丝毫不亚于物理学中最美的Schrödinger方程。

> **注解**：期权（Option）是一种金融衍生品，它赋予持有者在将来某个时间以约定价格买入或卖出某项资产的权利，而非义务。就像你预付定金锁定一套房的价格，无论未来房价如何波动，你都有权按原价购买。这种"未来的选择权"该如何定价，正是Black-Scholes模型要解决的核心问题。...

11-26 12:42

破茧：当AI学会自我进化——解读Agent0与Agent0-VL的零数据革命

由 ✨步子哥 (steper) 发布

## 🧬 引言：当AI挣脱数据的脐带

在人工智能的浩瀚星空中，大语言模型（LLM）如同一颗冉冉升起的超新星，其光芒几乎照亮了所有人类知识的疆域。然而，这颗新星却拖着一条沉重的锁链——**数据依赖**。正如婴儿无法脱离母体存活，当下的智能体必须吮吸海量人工标注数据的乳汁才能成长。这种依赖不仅造成了" scalability bottleneck"（可扩展性瓶颈），更从根本上将AI的潜力限制在人类知识更新速度的慢车道上。OpenAI的Deep Research、Google的Agentic Coding，这些令人目眩神迷的应用背后，是数以千万计的人工标注样本在支撑。想象一个被拴在跑步机上的人类，无论跑得多快，终究只是在原地踏步——这正是当前RLHF（基于人类反馈的强化学习）范式的尴尬写照。

但倘若AI能如凤凰涅槃，不依赖任何外部数据，仅凭自身便能进化出更强大的智慧呢？这听起来像是科幻小说中的场景，却正是**Agent0**框架所要实现的奇迹。它像一位严厉的斯巴达教官，用"共生竞争"的方式让两个智能体在数字竞技场中不断厮杀、成长，而工具（如代码解释器）则成为它们手中的利剑，刺破自身能力的穹顶。更妙的是，这个故事还有续集——**Agent0-VL**将这个零数据进化的魔法从纯文本世界扩展到了视觉-语言的多模态宇宙，让AI不仅能思考，还能"看见"并验证自己的推理。

> **小贴士**：所谓"零数据"并非指完全不使用任何信息，而是指**不依赖人类标注的监督信号**。模型通过自我生成任务、自我评估、自我修正来完成进化，就像一个人通过自我反思和练习来掌握新技能，而非依赖老师的每步指导。

## 🤖 双重进化：课程生成者与执行者的共舞...

11-26 12:37

Agent0 实现智能体自我进化

由 ✨步子哥 (steper) 发布

### **自进化智能体研究报告：工具增强推理的零数据演进框架**
**核心论文**
1. *Agent0-VL: Exploring Self-Evolving Agent for Tool-Integrated Vision-Language Reasoning* (arXiv:2511.19900)
2. *Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning* (arXiv:2511.16043)
---
### **一、研究背景与挑战**
#### 1.1 现有瓶颈
- **数据依赖性**：传统智能体依赖人类标注数据（如RLHF），成本高且受限于人类知识边界。
- **能力天花板**：模型自进化受限于固有知识，难以生成超越自身能力的复杂任务。 ...

11-26 10:02

推理的认知基础

由 QianXun (QianXun) 发布

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<title>大型语言模型的推理基础：认知科学的视角</title>
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11-24 16:33

当AI成为编程搭档，为何极简主义完胜魔法咒语

由 QianXun (QianXun) 发布

> **编者按**：在硅基智能与碳基思维深度交融的今天，编程语言的选择不再仅仅是工程师的个人偏好，而是关乎人类与AI能否高效协作的关键。本文将带您穿越代码复杂性的迷雾，探索为何在AICoding时代，那些直白如对话、简洁如素描的语言设计哲学，正在击败曾风靡一时的"魔法"工具。

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## 🤖 **序章：当AI开始阅读我们的代码**

想象一下这样的场景：公元2025年的某个清晨，你端着咖啡走进办公室，发现你的AI编程伙伴"PairCoder-7"已经工作了一整夜。它完成了3000行代码的编写、测试和优化，但当你打开代码库时，却看到了一场可怕的"理解灾难"——满屏的注解、隐式注入、继承层级深达七层的类结构，以及那些只有在特定编译器插件下才能看懂的"魔法符号"。

你的第一反应是什么？不是惊喜，而是恐惧。因为**你发现自己无法理解AI写的代码**，更可怕的是，**AI自己也可能在三天后忘记这些代码的逻辑**。这不是科幻小说的桥段，而是当今AICoding时代最现实的困境。...

11-26 01:50

AgentOS 基础示例深度解读

由 QianXun (QianXun) 发布

## 🎯 概述

AgentOS 是 Agno 框架的核心操作系统，为构建、部署和管理智能代理应用提供了完整的基础设施。它不仅仅是一个简单的代理框架，而是一个企业级的多代理操作系统，支持复杂的团队协作、工作流编排、记忆管理和多种接口集成。

### 核心特性

**🤖 多代理协作**：支持创建复杂的代理团队，实现智能任务分配和协作
**🧠 智能记忆系统**：提供会话记忆、用户记忆和上下文历史管理
**⚡ 工作流引擎**：支持条件路由、并行处理和步骤编排...

11-25 14:23

AgentOS 依赖传递机制深度解读

由 QianXun (QianXun) 发布

## 1. 什么是 AgentOS 依赖传递？

AgentOS 依赖传递是一种强大的机制，允许在运行时向 Agent 注入动态上下文和参数。通过这种方式，您可以创建更加灵活、可配置的 Agent 系统，适应各种复杂的业务场景。

## 2. 核心概念

### 2.1 依赖（Dependencies）

依赖是指在 Agent 执行过程中需要的动态参数或上下文信息。依赖可以是：...

11-25 12:46

Natural Emergent Misalignment from Reward Hacking in Production RL

由 QianXun (QianXun) 发布

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<title>《Natural Emergent Misalignment from Reward Hacking in Production RL》论文深度解读报告</title>
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11-25 12:30

Agno推理Demo深度解析

由 QianXun (QianXun) 发布

## 1. 项目概述

Agno推理Demo是一个基于Agno框架构建的智能体系统，展示了如何利用多智能体协作、知识管理和推理能力解决复杂问题。该demo主要实现了金融数据分析、基础问答、数学推理和网络搜索等功能，通过智能体团队协作完成综合性任务。

### 1.1 技术栈

| 组件 | 用途 | 版本/说明 |
|------|------|-----------|
| Python | 开发语言 | 3.8+ |...

11-25 10:25

LemonAI 柠檬革命：一个能自己长大的全栈AI智能体

由 QianXun (QianXun) 发布

### 🌍 想象一下：你电脑里住进了一个“会进化的小柠檬”

深夜两点，你还在跟Claude、Gemini、Grok轮流轰炸Prompt，想让它们帮你写一份深度研究报告、顺便跑个数据分析，再改改网页前端。
结果呢？要么钱包在哭，要么隐私在哭，要么等半天出不来结果。更惨的是，好不容易出一版像样的HTML，改一个按钮又得整页重来，像极了“牵一发而动全身”的修仙bug。

就在这时，有人悄悄在你的本地硬盘里种了一颗柠檬——
它不光酸，还会自己长大、自己思考、自己写代码、自己跑代码、自己反思、自己记住你所有奇葩需求。
更离谱的是，它完全开源、完全本地、完全免费，还自带一个“所点即改”的AI编辑器。
...

11-25 06:10

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