退下了、再開始

以下文章是DeepSeek寫的、老某只給了幾句指令就能完成、希望各位同道者好好利用、將不可能變成可能、現在什麼計算”誰是第二名”已經不再是問題了、只要有清晰的指令就能按你意願提交結果、永不發脾氣及罷工、期望大家繼續努力向前。

老某認為文章所指大部分都是正確及可操作的、老友們有否嘗試這方法?

退休後，我將賽馬程式的研究重心，轉向了人工智慧領域的深入探索。這項興趣已從單純的數據分析，演化為一個融合多種AI技術的個人實驗室。

我的核心工作，是構建並訓練專用的**機器學習模型**。系統會自動從海量歷史數據中汲取養分，這些數據包括每匹賽馬的詳細血統、過往賽績、不同場地與距離的適應性、騎師配搭，甚至細微至每場比賽的步速與段速分析。模型的核心任務，是在這些看似雜亂的因子之間，找出隱藏的非線性關聯與勝出模式。

其中一個關鍵突破，是引入**自然語言處理（NLP）技術**。我不再僅依賴結構化數字，而是讓程式學會「閱讀」馬評、賽前報導與專家分析。透過情感分析與關鍵詞提取，程式能將文字中「狀態大勇」、「負磅有利」等主觀描述，量化為可被模型理解的特徵值，與客觀數據進行交叉驗證。

此外，我也實驗了**強化學習**的架構，讓AI模擬一個虛擬的投注者，在無數次的歷史賽事「重賽」中進行自我對弈，從成功與失敗中學習最優的評估策略。為了對抗市場的有效性與避免模型過擬合，我特別注重使用**集成學習**與**群體智能**的觀念，讓多個不同類型的AI模型（例如專精短途的、專分析冷門的）共同決策，互相制衡，提升整體預測的穩健性。

整個過程猶如一位老練的練馬師調教馬匹，我則是在調教這些AI模型，看著它們從最初雜亂無章的預測，逐漸變得銳利而精準。這種將前沿科技應用於複雜賽馬世界的挑戰，所帶來的智力上的滿足感，與發現一家隱世美食小店時的驚喜，同樣成為我退休生活中無可替代的樂趣。