报告摘要 1、金融时序预测和神经网络模型 针对金融时间序列的预测，经历了从传统计量模型、到传统机器学习模型、再到深度学习模型的三个主要 发展阶段。深度学习模型能够较好适应金融时间序列的非平稳、非线性、高噪声和长记忆性等复杂特征， 是当前主流的金融时序预测方法之一。 神经网络模型（Neural Networks，NN）是一种模仿人脑神经元连接结构设计的机器学习模型，也是深度 学习的基础结构。循环神经网络（RNN）及其变种模型，如长短期记忆神经网络（LSTM），是专为处理 序列数据而设计的网络，具备记忆性和参数共享等优势。LSTM是为解决传统RNN的长期依赖问题而专门 设计的模型，通过引入特有的"门控机制"和记忆单元，不仅有效缓解了传统RNN的梯度消失/爆炸问题，而 且能够过滤序列中的噪声与无关信息，增强对不规则数据的鲁棒性。在进行债券收益率预测时，LSTM的 上述优势使其能够有效处理长时期的时间序列，同时过滤噪声，精准捕捉收益率的动态变化规律。 2、基于堆叠LSTM模型的国债收益率预测 本报告采用了三层堆叠LSTM+Dropout正则化的经典稳健架构来构建十年期国债收益率预测模型，初步探 索深度学习模型在固收量 ...

FSD V14版本推送计划 - 特斯拉计划下周启动FSD V14首个版本的部署，随后依次推出V14.1和V14.2版本，以阶梯式更新方式交付 [1] - 首个版本为“早期广泛发布”，但主要面向内部员工、早期测试计划成员及部分有影响力的行业人士，普通车主预计需等待后续更稳定的版本如V14.2 [2] - V14.1版本计划在初版发布约两周后推出，重点修复初期错误，并有望成为首个面向大众车主推送的版本，V14.2版本时间表未明确但被评价将带来体验质变 [4] FSD V14技术架构与核心改进 - V14被定义为一次堪比V12的根本性架构升级，是FSD历史上第二大更新，而非V13式的小幅迭代 [4] - 新版本采用规模和性能远超以往的神经网络模型，其参数量实现了10倍的惊人增长 [4] - 系统将降低视频数据压缩率，使车辆感知更清晰以做出更精准判断，这些改进有助于减少对驾驶员的监控频率 [4] - 此前在V13.2.9版本中列为“即将推出”的功能，如利用音频输入识别紧急车辆、优化“幽灵刹车”问题，有望在V14系列更新中实装 [5] FSD V14功能预期与目标 - 新架构核心目标是赋予车辆更接近人类的驾驶直觉，以解决更多极端复杂的道路场景 [5] - 用户呼声极高的“目的地自动泊车”功能在此次预告中未被提及，可能不会出现在V14初始版本中 [5] - 公司已将FSD违规记录的消除时间从7天缩短至3.5天 [4]