淳石资本完成数千万元 B 轮融资,资产管理规模已突破 100 亿元 ...

淳石资本,一家专注于资产管理与财富管理的公司,近日宣布完成由国内知名VC机构领投的B轮融资,融资金额达数千万元。此轮融资将用于加强资金募集、研究及投资业务。淳石资本自2017年成立以来,资产管理规模已突破100亿元,服务对象主要包括机构客户、超高净值客户和家族客户。

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2月25日消息,淳石资本宣布顺利完成数千万元B轮融资,投资方为国内某知名VC机构,融资将主要用于资金募集、研究、投资业务的提升。

淳石资本是一家资产管理和财富管理机构,成立于 2017 年年初,同年 9 月完成 A 轮融资,2018 年 1 月完成 A+ 轮融资,目前公司拥有同创伟业、软银中国、国储能源、南昌金投等十余个股东。

淳石资本的主要客户包括以国内为主的机构客户、超高净值客户和家族客户,成立近两年以来资产管理规模已突破 100 亿元。在资产管理领域,淳石资本形成了房地产、股权投资、消费金融和证券投资等不同方向的资管产品线。

团队方面,淳石资本创始人兼董事长姚伟示曾任新加坡仁恒置地集团副总经理,为纽交所上市公司投资集团联合创始人;CEO 施文捷曾任职纽交所上市第三方财富管理机构资产端合伙人,目前团队累计投资管理规模超 500 亿,领域涵盖房地产股权投资、地产并购、私募股权投资、二级市场投资,消费金融等;其他成员大部分来自美国纽交所上市的资产管理和财富管理机构以及其它知名投资机构,有丰富的高净值客户的服务经验。

对于此轮融资,淳石资本 CEO 施文捷表示:“创立伊始,淳石就着力于做资产管理和财富管理行业的长跑者,做好募、投、管、退的每个环节。希望此次新的投资方能够带来更多宝贵的行业资源、全球视野和创业经验。”

此次淳石资本 B 轮的投资方专注 TMT 行业初创期和成长期投资,他们表示:“资产管理和财富管理行业有着非常广阔的前景,淳石资本的创始团队对于资产管理和财富管理的理解、对于风险管控的能力以及对于解决行业痛点的愿景都非常优秀。我们深信淳石资本能够为国内超高净值客户、家族客户和部分机构客户提供更加高效、全面和优质的产品和服务。”

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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