👨⚕️ 关于院长
AI量化模型开发者 · 分布式系统架构师 · 链上协议研究者
👑
天台院长
全栈工程师 · AI量化策略研究员 · 分布式训练系统架构师
专注AI+区块链交叉领域 · 实盘量化交易经验3年+
专注AI+区块链交叉领域 · 实盘量化交易经验3年+
📍 当前状态：训练量化模型中 · 偶尔天台debug
💻 技术背景与理念
我是全栈工程师出身，在AI量化交易领域深耕3年多。从传统的统计套利到现在的深度学习模型，经历了完整的策略研发-回测-实盘-优化闭环。
目前专注于基于Transformer的时间序列预测和强化学习的交易策略。我们的双22G 2080Ti训练集群正在运行多个实验，包括LSTM、GRU、Transformer等架构的对比测试。
为什么做CNOS？因为我发现现有的AI服务对个人用户太不友好，要么收费昂贵，要么功能受限。我想构建一个真正持币即享权益的去中心化AI生态系统。
技术上，我们正在探索模型蒸馏、联邦学习、链上推理等方向。目标是在保证性能的前提下，降低AI服务的使用门槛和成本。
🖥️ 训练基础设施
GPU计算集群
双路RTX 2080Ti 22GB
CUDA核心: 2×4352
显存: 44GB GDDR6
FP32: 26.9 TFLOPS
CUDA核心: 2×4352
显存: 44GB GDDR6
FP32: 26.9 TFLOPS
计算服务器
X99双路平台
E5-2696v3 × 2
128GB DDR4 ECC
1TB NVMe + 24TB HDD
E5-2696v3 × 2
128GB DDR4 ECC
1TB NVMe + 24TB HDD
数据源
Binance/Bitfinex实时数据
3年历史K线数据
高频tick数据存储
实时数据流处理
3年历史K线数据
高频tick数据存储
实时数据流处理
训练环境
PyTorch + TensorFlow
Docker容器化部署
分布式训练支持
实时监控告警
Docker容器化部署
分布式训练支持
实时监控告警
🛠️ 技术栈
🤖 AI/ML框架
- PyTorch & TensorFlow
- HuggingFace Transformers
- Ray Tune超参优化
- Weights & Biases实验跟踪
- ONNX模型部署
📈 量化交易
- ccxt交易所接口
- backtrader回测框架
- TA-Lib技术指标
- 向量化回测引擎
- 风险控制模型
🌐 Web3技术
- Web3.js & Ethers.js
- Solidity智能合约
- IPFS分布式存储
- The Graph数据索引
- Hardhat开发框架
🏗️ 后端架构
- Node.js + Express
- Redis缓存集群
- MongoDB数据库
- Docker + Kubernetes
- WebSocket实时通信
🚀 技术路线图
1
Phase 1 - AI服务聚合
已完成：集成主流AI模型API，实现持币用户无限访问。构建完整的用户认证和计费系统。
2
Phase 2 - 量化模型v1
进行中：基于LSTM和Transformer的时间序列预测模型，实盘回测年化收益目标30%+。
3
Phase 3 - 强化学习策略
开发基于PPO和DQN的强化学习交易agent，实现自适应市场环境的多策略组合。
4
Phase 4 - 分布式训练网络
构建P2P分布式训练网络，用户贡献算力获得代币奖励，实现真正的去中心化AI训练。
5
Phase 5 - 链上AI协议
开发完全在链上运行的轻量级AI模型，结合ZK-Rollup实现高效廉价的链上推理服务。
6
Phase 6 - 跨链AI生态
构建跨多链的AI服务网络，实现全链AI互操作性，为整个Web3生态提供AI基础设施。
💼 技术交流与合作
我们正在寻找对AI量化交易、分布式训练、区块链协议有深入研究的技术伙伴。
如果你有相关经验并希望参与这个有挑战性的项目，欢迎深入交流。
—— 天台院长
"技术应该创造价值，而不是制造壁垒。我们正在构建的，是让每个人都能受益的AI基础设施。"