Когда LP учит меня инвестировать с помощью «Доубао»: Исповедь GP из венчурного фонда, который сменил профессию

Odaily星球日报Опубликовано 2026-06-09Обновлено 2026-06-09

Введение

Когда LP учат меня инвестировать с помощью Doubao: рассказ управляющего частного фонда о смене карьеры Распространение ИИ усложняет жизнь управляющим небольшими частными фондами (GP), особенно в сфере субъективных стратегий. Автор, бывший партнёр небольшого офшорного фонда, инвестировавшего в акции США, объясняет, почему ушёл в ИИ-стартап. Основная проблема — трудности с привлечением капитала от инвесторов (LP). Небольшие фонды со структурой на Кайманах не могут конкурировать с крупными игроками или новыми фондами в Гонконге и Сингапуре. LP предпочитают количественные стратегии, которым доверяют больше, особенно после успеха ИИ-моделей, таких как DeepSeek. Но ключевой вызов — это изменение отношений с LP благодаря ИИ. Раньше LP полагались на экспертизу GP. Теперь, с помощью ИИ (часто "сопровождающих" моделей вроде Doubao), они самостоятельно анализируют отчёты, оспаривают решения GP и чувствуют себя увереннее в собственных инвестиционных идеях. Это ведёт к конфликтам и даже выводу средств, особенно когда индивидуальные инвестиции LP на бычьем рынке приносят доход выше фондового. GP ценен за преобразование информации в решения, но ИИ демократизирует доступ к анализу. Однако автор отмечает, что многие LP используют ИИ неправильно — ищут не истину, а подтверждение своих взглядов, попадая в ловушку "галлюцинаций" моделей. В итоге, ИИ вряд ли полностью заменит GP, так как управление активами основано на доверии и сервисе. Но он стал инструментом, обостряющим трения. Чтобы выж...

Оригинал | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Автор | Golem (@web3_golem)

Когда LP учатся использовать ИИ, жизнь управляющих небольшими венчурными фондами становится еще сложнее.

Эргоу (@ryansoon777) еще в прошлом году был генеральным партнером (GP) небольшого офшорного хедж-фонда, в основном работающего с американскими акциями, но после праздника Весны он уволился и присоединился к стартапу в области ИИ.

"Небольшим венчурным фондам и так уже сложно привлекать капитал, а с распространением ИИ многие инвесторы (LP) предпочитают помогать себе в торговле акциями с помощью «Доубао», вместо того чтобы доверять деньги нам."

Эргоу заявил, что его решение сменить профессию во многом было связано с наблюдением за тонким влиянием ИИ на отношения между LP и GP. Информационные и аналитические возможности, казалось бы, выравниваются благодаря ИИ, LP легче подвергают сомнению профессиональные суждения GP, трение между сторонами также может возрастать, а в серьезных случаях это даже приводит к выводу средств или ликвидации.

И без того тяжелые времена для небольших долларовых хедж-фондов

Фонд, в котором ранее работал Эргоу, на самом деле работал неплохо, с объемом активов под управлением в несколько десятков миллионов долларов, в основном инвестируя в высоколиквидные американские акции, а также с небольшим вовлечением в управление криптоактивами. Его годовая доходность за последние три года значительно превышала показатели индекса Nasdaq.

Логично было бы предположить, что при хороших результатах и растущем в последние два года спросе инвесторов на зарубежные финансовые продукты, привлечение капитала не должно быть сложным. Однако Эргоу раскрыл, что на самом деле таким небольшим долларовым фондам, как их, практически невозможно завоевать расположение институциональных LP.

В настоящее время ведущие внутренние хедж-фонды с объемом в миллиарды долларов (такие как Jingshan, Hillhouse и Boyu и др.) в основном используют комбинированную структуру "офшор + оншор", то есть основная часть фонда остается на Каймановых островах, обычно регистрируясь как освобожденная компания Каймановых островов или кайманская SPC, в то время как управляющая компания размещается в Гонконге или Сингапуре.

Однако в последние годы, в связи с изменениями в регулировании и среде привлечения капитала, становится все больше долларовых хедж-фондов, использующих исключительно оншорные структуры, такие как гонконгский LPF или сингапурский VCC.

А небольшие долларовые хедж-фонды, к которым присоединился Эргоу, по-прежнему используют самую "архаичную" структуру долларового фонда, а именно структуру кайманской SPC + BVI (Британские Виргинские острова) управляющей компании.

В индустрии фондов часто говорят, что LP определяет структуру. Причина, по которой ведущие внутренние долларовые хедж-фонды все еще цепляются за "Кайманы", отчасти заключается в том, что их зарубежные LP включают фонды пожертвований американских университетов, суверенные фонды Ближнего Востока и крупные европейские семейные офисы. Эти международные "старые деньги" знакомы со структурой Каймановых островов уже десятилетиями, и ведущим долларовым хедж-фондам продолжение использования этих правил помогает снизить коммуникационные издержки и издержки доверия между сторонами.

Однако небольшие внутренние долларовые хедж-фонды, также зарегистрированные на Кайманах, не могут завоевать расположение этих международных элитных капиталов. Их источники LP по-прежнему в основном находятся в Азии, что ставит их в неловкое положение.

С точки зрения Азии, основными источниками капитала для долларовых хедж-фондов являются частные банки, материковый Китай (выходящие за рубеж капиталы), местные гонконгские семейные офисы и богачи Юго-Восточной Азии и т.д.

Даже для долларовых хедж-фондов сопоставимого размера эти круги будут испытывать естественную близость и чувство безопасности к Гонконгу или Сингапуру, поэтому они скорее предпочтут инвестировать в гонконгский LPF или сингапурский VCC, а не в кайманскую SPC.

Помимо структуры фонда и масштаба, ограничивающих каналы привлечения капитала для таких небольших долларовых хедж-фондов, разница в инвестиционных стратегиях фондов также затрудняет для Эргоу и его коллег привлечение финансирования.

Среди основных инвестиционных стратегий, используемых хедж-фондами, можно выделить дискреционные (субъективные) стратегии и количественные (квантовые) стратегии. Дискреционная стратегия — это когда GP на основе собственных исследований, опыта и суждений решает, что покупать и продавать, а ключом к прибыли является познавательная способность управляющего фондом на рынке. Количественная стратегия — это когда инвестиционная логика записывается в виде математических моделей и программ, которые автоматически или полуавтоматически с высокой частотой выполняют сделки, а ключом к прибыли являются статистические закономерности, заложенные в модель.

"В настоящее время на рынке фондам, использующим количественные стратегии, привлечь капитал легче, чем фондам, использующим дискреционные стратегии, особенно с расширением возможностей благодаря ИИ, LP стали еще больше доверять количественным методам", — заявил Эргоу, особенно после того, как в прошлом году взорвался DeepSeek (прим. Odaily: созданный командой количественного фонда幻方量化), энтузиазм рынка по отношению к количественным стратегиям стал еще выше.

Более того, разница между количественными фондами и фондами дискреционных стратегий заключается в том, что количественные стратегии могут демонстрировать LP данные и алгоритмы для завоевания доверия, прибыль или просадка фонда находятся в контролируемых пределах, а выдающиеся количественные фонды могут даже служить продуктами с фиксированным доходом; дискреционные стратегии более абстрактны, для полного завоевания доверия LP GP требуется больше коммуникационных издержек, особенно при столкновении со значительными просадками, когда LP легко могут усомниться в инвестиционных способностях GP.

Таким образом, подводя итог, жизненное пространство для таких небольших долларовых хедж-фондов, где ранее работал Эргоу в Китае, уже сжато общей обстановкой, и сложность привлечения капитала становится все выше. А оставшиеся в фонде крупные LP также задаются вопросом, не превосходят ли «инвестиционные способности» ИИ таковые у GP?

LP со «сложным составом»

"Раньше LP, учитывая наше профильное образование, в основном слушали нас, но теперь они могут бросить наши отчеты в ИИ, перевести на простой язык, а затем, наоборот, «учить» нас, что делать", — заявил Эргоу, что после распространения ИИ «забота» LP о его инвестиционных операциях явно возросла по сравнению с прошлыми временами, когда они смотрели только на конечный результат.

Эргоу даже однажды из-за этого вывел одного LP из фонда. Это был 50-летний владелец реального бизнеса, обладающий ярко выраженным характером, он инвестировал в фонд, где тогда работал Эргоу, около 1 миллиона долларов. Однако он не просто отступил в сторону, а часто вступал в споры с Эргоу на основе фрагментированной информации, увиденной на рынке, и выводов, полученных с помощью ИИ. "Его отношение было плохим, и он считал, что я, молодой, ничего не понимаю, доверие建立 не удалось, поэтому в итоге после согласования мы его вывели."

"Честно говоря, наши LP в своих областях — очень выдающиеся люди, они авторитеты в своей сфере, но теперь, имея ИИ в качестве помощника, они также считают, что стали авторитетами и в инвестициях", — с сожалением заметил Эргоу.

LP небольших долларовых хедж-фондов, поскольку сами каналы привлечения капитала узки, в основном происходят от друзей босса или знакомых по рекомендациям, поэтому их «состав сложен». По словам Эргоу, LP их фонда включают внутренних лиц с высоким уровнем благосостояния, владельцев реального бизнеса, а также фонды фондов (FOF). "Среди наших LP есть шаньсийские угольные магнаты, есть богачи, занимающие 300-400 места в рейтинге Forbes, а некоторые LP даже являются детьми друзей, с которыми мы хорошо общаемся, поэтому они познакомили нас со своим отцом."

Их отношения с LP также довольно тонкие, для некоторых LP они даже не берут управленческую комиссию в 2%, а получают только 20% от прибыли. Наибольшая особенность такой структуры LP заключается в наличии энтузиазма к участию на финансовых рынках и «выводу капитала за рубеж», но при этом отсутствии времени и энергии для быстрого обучения и исследования рыночных тенденций.

Таким образом, в некотором смысле, основная ценность GP заключается в том, чтобы взять на себя для LP работу по сбору информации, исследованию рынка, отбору возможностей и инвестиционных решений, используя профессиональные способности для восполнения недостатка времени, энергии и познания у последних, тем самым завершая процесс трансформации от информации к решению.

Однако с распространением инструментов ИИ, эта высокозависимая от профессиональных учреждений способность обработки информации и исследований быстро нивелируется. За исключением конечных этапов размещения капитала и исполнения сделок, большая часть традиционных функций GP уже начинает замещаться ИИ более низкой стоимостью и более высокой эффективностью.

"Нашим LP не сложно открыть брокерский счет в IBKR. С помощью ИИ они могут полностью купить самостоятельно то, что им нравится в любой отрасли или по любому активу." Эргоу считает, что удар ИИ особенно силен для фондов, применяющих дискреционные стратегии, потому что инвестиции всегда ориентированы на результат. Если LP поймали тренд и личная инвестиционная доходность превысила доходность фонда, то естественно начинают сомневаться в силе фонда.

Напротив, «информационное выравнивание», вызванное ИИ, оказывает меньшее воздействие на количественные хедж-фонды и даже может увеличить разрыв между фондами.

Параметры, алгоритмы и т.д. в стратегиях количественных фондов сами по себе постоянно эволюционируют, а добавление ИИ ускоряет скорость итерации количественных стратегий. Это область соревнования в эффективности и интеллекте, количественные стратегии, построенные обычными людьми с помощью ИИ без специальных знаний в математике, финансах и других областях, абсолютно несопоставимы с крупными количественными фондами.

"Количественные стратегии по своей сути требуют постоянного опережения рыночных коллег для получения сверхдоходности. Если вы считаете, что ваш обычный ИИ построил хорошую стратегию, возможно, она уже обнаружена и итерирована большинством умных людей", — заявил Эргоу, отметив, что в этом также заключается преимущество ведущих количественных фондов.

Заменит ли ИИ GP?

Однако Эргоу не беспокоится, что ИИ действительно полностью заменит такие профессии, как GP или аналитики, потому что ИИ всегда нейтрален и доступен всем, это рычаг. GP могут использовать ИИ для совершенствования собственной системы знаний и инвестиционных стратегий, создавая большую доходность для LP. Что действительно раздражает Эргоу, так это то, что ИИ увеличивает трение между GP и LP.

"Некоторые LP даже будут спрашивать вас, почему вы не инвестировали в текущие популярные активы, и при этом анализировать все очень подробно. Они не понимают, что GP инвестируют не во все модное сейчас", — Эргоу слегка озадачен этим явлением, особенно после того, как в этом году американские акции в сфере ИИ, полупроводников стали трендом, и розничные инвесторы, сделавшие ставку на лидеров сектора, смогли получить сверхдоходность.

На бычьем рынке доходность инвестиций розничных инвесторов действительно может легко превзойти фонды. Во-первых, личные инвестиции более гибкие, допускают больше ошибок, а капитал более сфокусирован; во-вторых, с помощью ИИ в вспомогательных исследованиях эффективность исследований розничных инвесторов действительно значительно повышается, что равносильно наличию рядом универсального эксперта, работающего 24 часа в сутки.

Особенно на американском рынке в этом году, если розничный инвестор правильно угадал такие популярные акции, как SanDisk, Micron, Hynix и другие акции памяти, доходность инвестиций может превысить доходность большинства фондов. "В такие моменты LP либо подумают о том, чтобы положить больше на свой личный счет, а в фонд меньше, либо могут напрямую вывести средства из дискреционного хедж-фонда", — заявил Эргоу, отметив, что на бычьем рынке все часто считают себя одержимыми «даром биржевика».

Но все это при условии, что розничные инвесторы умеют правильно использовать ИИ. Если используется некачественный ИИ, то результат будет половинчатым. Эргоу заявил, что это также является основной причиной трения между ним и LP. "Эти внутренние лица с высоким уровнем благосостояния в основном используют такие сопровождающие диалоговые ИИ, как «Доубао», а более аналитически сильные ChatGPT, Claude и другие не так распространены. А такие сопровождающие ИИ, чтобы предоставить пользователям эмоциональную ценность, в профессиональной области чрезвычайно подвержены галлюцинациям модели."

По сути, проблема не в уровне способностей ИИ, а в том, что большинство людей не понимают, как правильно использовать ИИ. ИИ может за считанные секунды интегрировать огромные объемы информации, построить логически последовательную аналитическую структуру, но логическая последовательность не означает соответствия фактам. Для LP, не имеющих профессионального образования, им часто трудно различить, какие выводы основаны на реальных данных, а какие являются лишь вероятностными выводами, сгенерированными моделью.

Таким образом, большинство инвесторов, скорее, ищут у ИИ не анализ, а подтверждение своих взглядов. Конечная цель ИИ также не в том, чтобы помочь инвесторам «отделить истинное от ложного», а в том, чтобы завершить диалог.

Итак, заменит ли ИИ GP? ИИ может с низкими затратами сгенерировать десять тысяч логически безупречных инвестиционно-исследовательских отчетов, но суть управления активами — это на самом деле «древняя сфера услуг», основанная на доверии и доверенном управлении разумом. Процесс между GP и LP также является взаимным выбором.

Просто в будущем, где любое «дело» в конечном итоге будет поручено ИИ для получения максимального «результата», «человеческим венчурным фондам» тоже стоит поучиться у ИИ и дополнительно поработать над предоставлением эмоциональной ценности.

Связанные с этим вопросы

QПочему, по мнению автора статьи, становится сложнее управлять небольшими венчурными фондами в долларах США?

AПо мнению автора, небольшим фондам сложно из-за ужесточения условий на рынке, сложностей с привлечением институциональных инвесторов (LP), а также из-за конкуренции со стороны ИИ-инструментов, которые позволяют самим LP проводить анализ и ставить под сомнение решения управляющих партнеров (GP).

QКакие две основные стратегии инвестирования используются в венчурных фондах, и какая из них, согласно статье, сейчас более популярна у инвесторов?

AВ статье упоминаются две основные стратегии: субъективная (основанная на суждениях и опыте GP) и количественная (основанная на математических моделях и алгоритмах). Согласно статье, в настоящее время фонды с количественными стратегиями привлекают инвесторов легче, особенно после популяризации ИИ.

QКак распространение ИИ-инструментов, по мнению автора, влияет на отношения между инвесторами (LP) и управляющими партнерами (GP)?

AАвтор считает, что ИИ увеличивает трение между LP и GP. Инвесторы, используя ИИ для анализа, начинают чаще оспаривать решения управляющих, требуют объяснений и могут даже выводить капитал, если их личные инвестиции с помощью ИИ показывают лучшие результаты, чем фонд.

QПочему автор сомневается, что ИИ полностью заменит управляющих партнеров (GP) в будущем?

AАвтор полагает, что управление активами — это не только анализ, но и сфера услуг, основанная на доверии и личных отношениях между LP и GP. ИИ может генерировать отчеты, но не может заменить человеческое взаимодействие и эмоциональную составляющую, необходимую для поддержания долгосрочного доверия.

QКакая основная проблема, связанная с использованием ИИ инвесторами, упоминается в статье?

AОсновная проблема заключается в том, что многие инвесторы (особенно высокодоходные физические лица в Китае) используют «сопровождающие» ИИ (например, Doubao), которые дают эмоциональную поддержку, но могут страдать от «галлюцинаций» и выдавать логически последовательные, но не соответствующие фактам выводы. Инвесторы часто ищут в ИИ подтверждения своим идеям, а не объективного анализа.

Похожее

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

Бывший председатель CFTC и президент Circle Хит Тарберт, публично пропагандируя долгосрочное видение компании для инвесторов на фоне падения акций на 70% с пиковых значений, сам активно распродавал свои акции CRCL. С момента IPO Circle он по плану 10b5-1 продал более 360 тысяч акций, выручив около 30 миллионов долларов, и при этом ни разу не докупал акции на открытом рынке. Эта разница между его публичными заявлениями и личными действиями вызвала критику. Карьера Тарберта демонстрирует классическое использование «вращающейся двери» между регулирующими органами и частным сектором. Уйдя с поста председателя CFTC в 2021 году, через 27 дней он занял должность главного юрисконсульта в маркет-мейкере Citadel Securities, который в тот момент находился под пристальным вниманием из-за скандала с акциями GameStop. Позже, уже работая в Citadel, Тарберт выступал за расширение полномочий CFTC на крипторынок, в то время как его работодатель планировал выход на этот рынок. В 2023 году Тарберт присоединился к Circle, где его опыт и связи сыграли ключевую роль в успешном проведении IPO компании в 2025 году. Однако его последующие массовые продажи акций, совпавшие с падением котировок и его же призывами к долгосрочным инвестициям, ставят под сомнение искренность его уверенности в будущем компании. Критики видят в его карьере образец превращения регуляторного опыта и политических связей в личную выгоду, в то время как риски несут обычные инвесторы, верящие его нарративам.

marsbit15 мин. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

marsbit15 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

**Аналитический обзор Gate Research Institute: Волна "уолл-стритизации" криптофинансовых продуктов — конкуренция или интеграция?** Создание биткоина в 2009 году было ответом на финансовый кризис и стремлением построить децентрализованную систему без доверенных посредников. Однако к 2026 году значительная часть биткоинов (около 7,14%) хранится через ETF таких гигантов, как BlackRock. Это символизирует глубокую интеграцию традиционных финансов (TradFi) и крипторынка. С появлением биткоин-ETF, фьючерсов, RWA (токенизированных реальных активов) и государственных облигаций на блокчейне, традиционные институты получают всё больше влияния на выпуск, ценообразование, кастодию и дистрибуцию криптоактивов. Однако это не одностороннее поглощение, а взаимодополняющая конвергенция. Криптосфера приносит TradFi глобальную 24/7 ликвидность и программируемость, а TradFi предоставляет криптосфере регулируемые каналы, институциональное доверие и массовый доступ. Яркий пример — две противоположные, но ведущие к одной цели траектории: * **Путь А:** Криптобиржи, такие как Gate, начинают с токенизированных акций и CFD, а затем напрямую подключаются к инфраструктуре традиционных брокеров, предлагая реальную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи за стейблкоины. * **Путь Б:** Традиционные брокеры, такие как Robinhood, интегрируют криптоактивы, а затем создают собственные Layer 2 для токенизации своих акций, стремясь к круглосуточной торговле. Обе стратегии нацелены на создание **универсального финансового аккаунта будущего** — единой точки доступа к акциям, криптовалютам, ETF, токенизированным облигациям и другим активам. Ключевой конкурентной борьбой становится не между CEX и брокерами, а между этими "супераккаунтами". Параллельно, слой RWA и токенизированных гособлигаций растёт даже на медвежьем рынке, становясь "прослойкой" для объединения капиталов. Хотя этот рынок (около $150 млрд токенизированных казначейских облигаций) ещё мал по сравнению с традиционным ($30 трлн), он демонстрирует устойчивый структурный тренд, привлекающий крупнейшие финансовые институты (JPMorgan, DTCC и др.). **Вывод:** "Уолл-стритизация" — это не поражение идеалов децентрализации, а формирование новой гибридной модели. Децентрализованные протоколы продолжают работать на базовом уровне, в то время как на уровне приложений и пользовательского опыта формируется более эффективный, глобальный и свободный объединённый рынок капитала, где активы TradFi и DeFi торгуются бок о бок в одном интерфейсе. Уолл-стрит не завоевала криптосферу, а криптосфера не обошла Уолл-стрит — они совместно строят новые финансовые рельсы.

marsbit18 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

marsbit18 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit20 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit20 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit24 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit24 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit25 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit25 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片