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每日GitHub项目推荐：AI Hedge Fund - 模拟投资大师，探索智能金融新可能！
今天为大家带来的项目是 virattt/ai-hedge-fund，一个令人兴奋的AI驱动对冲基金概念验证项目。它旨在探索人工智能如何辅助甚至做出交易决策。如果你对AI在金融领域的应用、多智能体系统或者量化投资策略感兴趣，那么这个项目绝对不容错过！凭借超过 3.6万颗星 的关注度，它已成为该领域的热门之选。
项目亮点
AI Hedge Fund 的核心魅力在于其独特的多智能体协作系统。它并非一个单一的AI模型，而是模拟了一个由 17个智能体 组成的“AI投资团队”。其中，最引人注目的是它“邀请”了11位金融界传奇人物（如沃伦·巴菲特、查理·芒格、迈克尔·伯里、凯瑟琳·伍德等）的投资理念，将他们的策略转化为独立的AI代理。此外，项目还包含了估值、情绪分析、基本面、技术分析、风险管理和投资组合管理等专业代理，共同协作，形成全面的投资决策链路。
从技术角度看，这个项目是研究多智能体系统在复杂决策场景下如何协同工作的绝佳案例。它通过模块化的方式，让每个代理专注于特定的投资哲学或分析任务。从应用角度看，尽管作者明确指出这仅用于 教育和研究目的，并非真实交易，但它为学习者提供了一个沙盒环境，可以亲身体验和理解现代量化投资策略是如何构建的，以及AI如何整合各种信息进行判断。
技术细节与适用场景
AI Hedge Fund 基于 Python 开发，支持通过 Poetry 或 Docker 进行部署，大大降低了上手难度。它利用主流的 大型语言模型（LLMs）API（如OpenAI、Groq等）进行智能决策和文本分析，同时也支持使用本地LLM（Ollama），增强了灵活性。项目提供了运行模拟对冲基金和回测历史数据的能力，让你可以观察不同市场条件下AI的表现。
这个项目特别适合：
- 对AI在金融领域应用感兴趣的开发者和研究员。
- 希望了解多智能体系统设计与实现的学习者。
- 量化投资爱好者，用于学习和测试投资策略。
- 任何希望探索金融AI前沿的 curious minds。
如何开始
想要深入了解或运行这个“AI投资天团”吗？
- 访问GitHub仓库：virattt/ai-hedge-fund
- 克隆仓库，按照README中的指引使用Poetry或Docker进行环境设置。
- 配置你的LLM和金融数据API密钥（部分金融数据免费）。
- 运行
src/main.py或src/backtester.py，开始你的AI投资模拟之旅！
呼吁行动
AI Hedge Fund 是一个充满创新精神的项目。无论你是想学习AI与金融的交叉点，还是想为这个项目贡献自己的代码和想法，我们都鼓励你前往GitHub仓库进行探索。给它点亮一颗星，或者贡献你的力量，一起推动AI在金融领域的教育和研究！
每日GitHub项目推荐：niri - 突破边界的滚动平铺 Wayland 合成器！
今天，我们要为你推荐一个令人兴奋的开源项目——niri，一个颠覆你对传统窗口管理器认知的 Wayland 合成器。如果你厌倦了窗口频繁的自动调整大小，或者正在寻找一个更高效、更个性化的桌面体验，那么 niri 绝对值得你深入探索。
项目亮点
niri 的核心理念是“可滚动平铺”（scrollable-tiling），这与传统的平铺管理器截然不同。它将窗口排列在无限向右延伸的列上，最棒的是，当你打开一个新窗口时，现有的窗口永远不会因此改变大小。这意味着你的工作区将保持稳定，让你能更专注于任务。
- 独创的工作流：每个显示器都有独立的窗口条带和动态工作区，杜绝了窗口“溢出”到相邻显示器的情况。即使显示器断开连接，其工作区也能智能地移动并保留布局，极大提升了多屏用户的体验。
- 丰富且贴心的功能：
- 动态工作区：借鉴GNOME的设计，提供灵活的工作空间管理。
- 概览模式：独特的概览功能，能缩放显示所有工作区和窗口，让你一览全局。
- 隐私与投屏：内置截图UI，并通过 xdg-desktop-portal-gnome 支持屏幕投射，甚至允许你屏蔽敏感窗口，保护隐私。
- 直观交互：支持触摸板和鼠标手势，让桌面操作更加自然流畅。
- 高效组织：可以将多个窗口分组到标签页中，帮助你更好地管理复杂的任务流。
- 极致个性化：从窗口间距、边框、大小到支持 Oklab/Oklch 的渐变边框，乃至带有自定义着色器的动画效果，
niri提供了丰富的配置选项，让你能完全定制自己的桌面。
技术细节与适用场景
niri 使用 Rust 语言从头构建，这不仅保证了其卓越的性能、稳定性和安全性，也体现了其现代化的设计理念。
作为一款 Wayland 合成器，niri 非常适合追求极致效率和高度可定制性的 Linux 用户。特别是对于那些拥有多显示器设置、并希望摆脱传统平铺管理器窗口频繁变动困扰的用户来说，它提供了一个全新的解决方案。尽管它没有内置 Xwayland 支持，但通过简单的 xwayland-satellite 配置，即可完美兼容各类 X11 应用，包括 Steam 游戏、JetBrains IDEs 以及 Electron 应用等，让你无缝过渡。
如何开始 / 链接
niri 已经相当稳定，许多用户都在日常使用它。如果你想体验这种独特的窗口管理方式，可以访问其 GitHub 仓库中的 Getting Started Wiki 页面，那里有详细的安装和配置指南。
- GitHub 仓库：YaLTeR/niri
呼吁行动
niri 拥有近 9000 个 Star，表明了其社区的活跃度和项目的优秀品质。如果你是 Wayland 桌面环境的爱好者，或者正在寻找一个与众不同的窗口管理体验，强烈推荐你尝试 niri。欢迎探索、分享你的使用心得，并与社区一起讨论和贡献，让这个项目变得更好！
每日GitHub项目推荐：DeepEval - 你的LLM应用质量守护神！
在构建和部署大型语言模型（LLM）应用时，如何确保其输出的准确性、可靠性和安全性，是每个开发者面临的核心挑战。今天，我们带来一个能彻底改变你LLM应用测试流程的利器——DeepEval！这个拥有超过8200星标和700多次Fork的Python开源框架，正是为解决LLM评估痛点而生，让你的AI应用像传统软件一样，也能进行严谨的单元测试。
项目亮点
DeepEval 就像LLM世界的Pytest，它不仅仅是一个评估框架，更是你LLM应用质量的守护者。它能够像对待代码一样对待LLM的输出，实现自动化、可重复的质量验证。
- 本地化强评估能力：DeepEval最引人注目的一点是，它能在你的本地机器上运行各种复杂的LLM和NLP模型，进行评估，大大保障了数据隐私和评估效率。无论是G-Eval、幻觉检测，还是答案相关性、RAGAS等，它都能提供专业的评估指标，覆盖RAG管道、AI智能体、聊天机器人等各类LLM应用场景。
- 全方位质量保障：
- 专业评估指标库：内置丰富的评估指标，包括RAG特有的上下文召回率、忠实度，以及智能体任务完成度、工具正确性等，甚至还有偏见、毒性检测等安全指标，助你精确定位问题。
- 强大的红队测试：只需几行代码，即可对LLM应用进行多达40多种安全漏洞的红队测试，包括SQL注入、提示词注入等，有效防范潜在风险。
- 轻松基准测试：支持对主流LLM模型进行基准测试，如MMLU、HellaSwag等，帮助你快速选择和优化模型。
- 无缝集成与扩展：DeepEval能与LangChain、LlamaIndex、Hugging Face等主流LLM框架无缝集成，并支持CI/CD环境，将LLM评估深度融入你的开发工作流。你甚至可以根据需求创建自定义评估指标！
适用场景与技术细节
DeepEval 主要用Python语言编写，是所有LLM开发者、AI工程师和数据科学家的理想选择。它允许你像编写传统软件测试用例一样，对LLM的输入和输出进行“单元测试”，从而确定最佳模型、提示词和架构。无论是优化RAG管道、提升智能体的工作流，还是防止提示词漂移，DeepEval都能提供强大的支持。此外，结合其官方平台 Confident AI，还能实现数据集管理、A/B测试、结果调试和产品监控等完整的LLM评估生命周期，让你的迭代过程更加高效和可控。
如何开始
迫不及待想体验DeepEval的强大功能了吗？开始非常简单：
- 通过 pip 安装：
pip install -U deepeval - 参考官方文档，快速编写你的第一个LLM测试用例！
GitHub 仓库地址：https://github.com/confident-ai/deepeval
呼吁行动
LLM应用的成功，离不开严谨的评估与测试。DeepEval为我们提供了这样一套强大的工具，让AI的质量不再是盲盒。如果你也在为LLM评估而烦恼，强烈建议你探索这个项目！给它一个Star，甚至贡献你的代码，共同推动LLM评估生态的发展吧！