關于人工智能deepseek引用資料的時間問題，我之前說DS可以引用最新的，但有人說他只能引用2023年10月之前的資料。

出現這種區別是因為你要點擊一下“聯網搜索”這個按鈕，同時別忘了把“深度思考”也點亮。

這些都是默認不點亮的，因為不點亮耗費的資源少，要是能把人糊弄過去那就糊弄過去了，并不是默認點亮的。

但同時這個事也提醒了我，后來經過我的反復嘗試和對比，我發現DS確實可以搜索最新的資料，但這只是簡單的聯網搜索查找，并不是給你窮盡整個互聯網的資料后得出的最優解，所以才會出現同一個問題，每新建一次對話結果都不太一樣的結果，因為每次新建對話都會重新簡單搜索，通常檢索到幾十個和問題相關的資料后DS就會停止檢索，從而導致每次引用的資料都不一樣，然后思考輸出的結果自然也就不一樣。

而形成DS人工智能的整體資料庫，截止在了2023年10月，這個節點之前整個互聯網的信息都被爬取并喂給了DS，從而訓練出人工智能，因此你如果問的問題可以依據2023年之前的互聯網資料回答，那明顯就會精準許多。

對于絕大部分正常問題來說，這已經夠用了，提升智能程度遠比檢索最新信息有用，但對于股市來說不夠，因為股市對資料要求的時效性太強了。

整體思維被限制在2023年，引用2025年的資料只要檢索到幾十條相關的就停止，然后分析結果就被局限在這幾十條之內，那這個誤差相當的有點大。

為了解決這個問題，我本周做了很多努力，學了很多新東西，分享給大家，至少讓大家可以避點坑。

首先我想到的是把DS給本地化部署，直接在我電腦上把DS的模型安裝上去，再搞個爬蟲類軟件，不斷爬取最新的信息喂給DS充當資料庫，自家電腦硬件隨差，但如果定向調教，反復按照自己的要求進行股市類專項訓練，那效果應該也很不錯。

嘗試了很久，放棄了，這件事難度其實極大，每一個步驟其實都能專業到淘汰99%的非專業人士，而且最終效果很可能不怎么好，本地化部署后的人工智能要進行定向訓練的時候，沒那么智能，無法按照一個指令要求就不斷的自我訓練自我迭代自我更新數據庫，目前是很簡陋的自建數據庫，往里面扔文檔那種，勸你們不要嘗試了。

搞不定之后我就開始尋找其他解決辦法，我覺得這事從原理上來說很簡單啊，哪怕是目前這種情況也不難，就是無法自動爬取數據自我更新數據庫很麻煩，如果要手動爬取數據然后手動塞進DS的數據庫里，然后也只是為了玩玩，因為自己知道這東西極大概率是不靠譜的，只是想試試，那實在是劃不來。

但很多股市軟件天然就有數據庫啊，比如說東方財富和同花順，每天爬取最新數據填充滿自己的數據庫是這些網站的日常任務，然后DS又是開源的，誰都可以部署，這些網站規模那么大買點服務器很簡單，硬件比家庭電腦強多了。

那理論上，這些APP應該具備了我需要的那種人工智能啊。

一查，果然如此，實際上在DS誕生之前這些公司就開始自建人工智能了，而且都扔了幾十億進去，在DS開源之后又紛紛的借鑒升級。

根據中國DS和美國GPT的搜索結果，同花順的人工智能最為先進，專業機構的測評里排名第一。

不僅花了幾十億自研了HithinkGPT大模型，中文名問財大模型，2025年2月的時候還參考了開源免費的deekseek進行了 “優化升級”。

我想這是合眾家之所長，結合DS進行的升級，且專精于股市，那如果問股市的話肯定比DS要強吧。

然后我查了一下，東財的人工智能不僅評分不如同花順的，還要5000~10000元才能在choice開通，想試用還要寫申請書然后等批準。而同花順的人工智能不僅評分最高，還直接讓人試用，每天有5條免費深度思考搜索的機會，看起來分析的還蠻是那么回事，開通會員一季度也就幾百塊，于是我果斷就去試用同花順的了。

因為我需要反復提問大量問題才能評估這軟件怎么樣，所以一天免費的5條實在不夠用，我不可能等好多天去測試，為了盡快幫大家測試個結果，于是我就買了會員。

然后我就虧了幾百塊。

對于需要深度思考才能回答的話題，我前后問了上百個問題，反復對比后得出結論，問財就是個人工智障，水平遠低于DS，沒有任何的參考價值，DS拿著2023年的資料都比問財給的答案更具參考價值。

下面我列證據，讓大家看看這個問財到底有多智障。

我最喜歡問DS的一個問題，找一二十個股票弄一個股票池，然后問哪些最不適合長期持有。

問財給我的結果非常莫名其妙，能顛覆我三觀那種。

經多番測試，我找到了問財的思考邏輯。

你現在隨機選取一些科技股和銀行股放在一起形成一個股票池，問哪些最不適合長期持有。

問財會告訴你科技股最不適合長期持有。

同樣的股票池一字不改，問哪些最適合長期持有。

問財會告訴你科技股最適合長期持有，順序都和前面那個最不適合持有的一摸一樣。

不管換多少個股票都一定是這個結果，這讓我驚詫莫名。

我反復研究了其思維邏輯，發現問財對于“最不適合長期持有”的理解是進行長期風險排序，誰的風險高那誰就不適合長期持有，只考慮這一個單一維度。

科技股的長期風險顯著大于銀行股，所以科技股最不適合長期持有。

而問財對于“最適合長期持有”的理解是進行收益排序，誰的長期收益高那誰就適合長期持有，只考慮這一個單一維度。

科技股的長期收益顯著大于銀行股，所以科技股最適合長期持有。

當你質疑問財的時候，它還會振振有詞的說自己沒錯。

因此我得到了第一個結論，問財對漢語的理解和我們普通人不太一樣，你以為的和問財以為的并不一致。

如果要摸清問財對各語言的定義，那首先我們要有標準正確答案才能進行逐個校正，但股市類問題是沒有幾個有標準答案的，全部靠自己水平進行分析，這就讓精準對問財提問非常困難。

但如果僅僅如此，也不是不能克服困難，大不了以后一天問幾百遍，逐漸摸清脾氣和詞匯庫不就完了。

但后面的事情讓我徹底沉默了。

在確定問財對漢語理解的智商遠低于正常人之后，我就不敢提問復雜問題了，它花里胡哨列一大堆分析過程，最后給一個南轅北轍的結論，越復雜的問題越分不清真假。

但簡單問題總可以幫忙處理吧。

相比DS，同花順的優勢是什么來著，沒錯是數據庫很新，每天都更新。

那讓問財幫我整理一下某只股票過去幾年各機構的研報都是什么態度，從機構研報的態度變化里推斷股票趨勢，這應該沒問題吧。

這是我絞盡腦汁后想到的第一個破局手段，在問財智慧明顯低下的時候，盡可能的利用其作為我的工具，畢竟我會員費都付過了。

簡單整理下個股的公開研報，而且只是問一下機構的態度，這么簡單的任務肯定沒問題吧。

先告訴大家研報怎么看。

很多人覺得機構研報沒用，機構永遠在推薦買入，無論漲跌都推薦，除非證監會警告了否則絕不會讓賣出，普通股票一眼看過去全是推薦和買入，研報態度毫無任何參考價值。

首先科普基礎信息，絕大多數機構采用的是標準評級，共分五級，分別是“買入，增持/推薦，中性，減持，賣出”，少數機構采用特殊評級如優于大市，強烈推薦等，這里先忽略不計，只看標準評級。

對于正常的股票來說，確實幾乎都是買入和增持，但這并非看不出來態度。

這里是中國，你要考慮中國的人情世故，要聽得懂人話，說推薦就真是推薦你買了嗎？那只是為了避免糾紛和麻煩而已。

大家給的評級都是買入，為啥你給的評級就只是增持/推薦，你什么意思？

請大家牢記評級秘訣，買入不絕對那就是絕對不買入，給增持/推薦的意思就是不增持/不推薦，覺得應該買入那就直接給買入評級了，不會給其他的，在中國你得能聽得懂中國話。

至于中性評級，那是非常差的態度，是極其強烈的看空才會給出，中性以下除非證監會官方已經公開警告了這個股票，否則評級機構一般不會給。

當然各大金融機構一致不怎么看好的股票，也不一定不漲，比如中國銀行，機構給增持/推薦評級的比例相當高，甚至還有敢給中性評級的，但就是漲，因為國家隊就是要買，直接把一群機構的評級全給碾壓了，但這不代表機構給銀行股的評級有問題。

順便提一下，從2年前到現在，一直到2025年3~5月，機構依然持續不斷的給銀行股增持評級，比例遠超正常股票，哪怕銀行股連漲2年，漲的沒完沒了，機構也還是這么給評級。

在四大行股息率已經變的只有4.4%，外面增長率明顯高很多的藍籌股也有這么高股息率的時候，建議還是考慮下機構的評級，那個是針對長期價值給定的。

寫機構研報的研究員，就算你不認可其水平，如果一群機構都這么寫，連續幾年都這么寫，硬頂著持續幾年的上漲還是這么寫，那怎么都是有參考價值的。

通過以上兩個案例，你就知道怎么看機構研報評級了。

所以分析機構研報里“買入以及增持/推薦”的占比，以及這個占比的變化趨勢，是能看出很多東西的，DS檢索不到最新的研報，也不去官方機構爬數據，臨時在網上搜別人寫的文章查數據，里面寫幾份就算幾份，每次問數量都不對，然后同花順的數據庫里絕對有完整的機構研報，一份都不會少。

幫我整理下幾份給買入評級，幾份給增持/推薦評級，這么簡單的任務問財肯定沒問題吧。

我問的第一個股票，問財說2021年的時候買入評級占比0%，增持評級占比0%，當場把我嚇呆了，一度讓我懷疑我以前聽懂的中國話是錯誤的。

我就問2021年的研報里，中性及以下的評級都是哪家機構出的，給我鏈接，想看看是怎么寫的，為啥敢給那么多中性及以下評級。

然后問財說不存在中性評級，其實全部是買入評級，剛才它搞錯了。

這么簡單的任務，特喵的還能搞錯？那你寫的哪個數據我敢相信是真的？

但我決定再給問財一次機會，于是我要求讓問財重新復核整理數據，把正確的數據告訴我。

你猜這段話后面跟著什么樣的結果？

我指出那些錯誤，那問財就改哪些，把最扎眼的2021年數據改為之后，我接著往下看，發現2024年的評級里那么離譜的錯誤，問財一點都不動，我不提示它就不改，反正自查絕對無效。

2024年的數據，問財說共有21個機構給了研報評級，其中21個給了買入評級，8個給了增持評級，買入+增持的研報比例達到了138%。

在我強調數據有問題，要求重新復核校對后，還是給出了這樣的數據后，我對同花順問財大模型的智商已經徹底放棄幻想了，別說其智商和理解力有問題，就這個整理基礎數據的能力，哪怕其計算邏輯是正確的，基礎數據錯了那最終的結論也一定是錯的啊。

這絕對不是用DS進行了優化，我估計只是用了DS生成文本對話的能力，讓自家的東西看起來好像能說人話，輸出文字的方式像DS，讓領導看著舒服就行了，但同時絕不放棄自己過去寫的東西，主核心一定用自己的老代碼，否則豈不代表自己幾年的幾十億白花了，那絕對不行。

但實際上分析思考邏輯還是采用自己花幾十億研發的那一套，所以給的結論全是垃圾。

但我會員費已經付了，雖然只用了幾個小時，但不給退的。

到底怎么樣才能讓我這幾百塊錢稍微有那么一點用，我絞盡腦汁。

最后實在是想不出來，索性破罐子破摔，讓問財幫我整理下財報數據吧，我覺得這個總沒問題吧，財報都是EXCEL表格式，直接復制黏貼就可以了，不需要任何的腦子。

幫我查查寧德時代過去5年的凈利潤率吧，和行業均值對比一下，我看看情況。

問財告訴我，新能源電池的行業凈利率突破了100%，高達1026%，寧德時代的凈利率就是一個垃圾，遠低于同行。

我很想知道怎么做才能把凈利率突破100%，難不成國家稅費全免并補貼900%同時成本為零？問財給我的數據屬實是顛覆了我的經濟學三觀。

我抱著最后的耐心，問了一句，這個凈利率代表什么？你是不是搞錯了數據？

問財告訴我，只是統計口徑略有偏差而已，你大驚小怪了，數據沒問題，這代表寧德時代的凈利率顯著低于行業均值，同時代表寧德時代很具備競爭力。

探秘到這里的時候，我對問財的能力已經徹底清楚了，這已經不是逗逼能形容的了，在DS已經免費開源的情況下，問財這玩意還能做的這么智障，連最基礎的公開財報數據整理都不會做。同花順公司里的那幫技術員為了證明砸自己身上的幾十億沒白花，已經徹底喪失職業道德了。

基礎數據都無法正確引用，彈出的分析公式里還引用這公式那公式的，你那秘密公式對不對我不知道，就你這基礎數據，那公式的結論100%是錯的。

就這樣的玩意，居然在各大股票人工智能評比中，得分居然第一名？評分還不如問財的東方財富人工智能居然敢要價5000~10000元才給開通？

這都什么玩意啊。

給同花順決策層一個管理上的建議，你們必須要換帥，負責人工智能的那個老帥只會盡一切努力證明自己沒白花那幾十億，哪怕阻止新技術也在所不惜，其他股票公司道理也都類似，至于對不對得起公司這不重要，他首先要保住自己的工資獎金。

只有換的新帥才沒有這個包袱負擔，才愿意啟用新技術。

問財每人每天有5次免費的“深度思考”機會，你可以去試我剛才說的是否為真，記得千萬不要買會員。

沒辦法，只能老老實實摁F10人工看企業財報了，DS雖然數據庫老舊，但至少聽得懂人話，明顯有邏輯錯誤的東西不會給。

本周人工智能探秘的唯一成果，就是幫他們踩了雷，以后大家不要花那個冤枉錢了。

因為DS數據老舊，所以不要指望用DS做什么預測，但DS做一個科普老師是很合格的，就是告訴你各專業名詞的意義，做一個解說科普。

同時哪怕用2年前的數據庫，也不耽誤分析判斷哪個是藍籌白馬股。

有一個原則很好用，順便教給大家，大白馬+黑天鵝＝黃金坑，市場狂熱時不追高。

其他的暫時沒辦法，本地化部署我替大家試過了，理論上很美好實際上沒法用，而市面上其他的股票類人工智能不僅僅是結論靠不住的問題，連最簡單的公開數據整理都不會做，反正我是被這玩意給蠢哭了。

至于本周的上證指數，該說的前兩周都說過了，沒啥好補充的，今天簡單給大家說一點盤面觀察。

幾天的回調里盤面都沒有任何異常，正常緩慢下行，但周三的時候部分指數股出現了異常拉升，很顯眼的那種。

周四的時候整個盤面都啟動了，一根陽線拔地而起，各路資金紛紛行動買入，然后指數股不僅僅是趴窩不動，反而還直接下砸。

周五的時候大家就又都不動了，盤面懶洋洋。

結合前兩周的周末我給大家說過的話，可以得出結論3300那確實是下不去了，然后目前盤面高度可控，沒有重大外力出現的話那非常的聽指揮。

至于外力，本周的外力是特朗普，聲稱“將鋼鐵關稅從25%提至50%”，主要針對中國、歐盟、加拿大、墨西哥。

這個確實是突發利空，特朗普的技能CD又好了，又冒出來炒股了。

但和中國4月2日承受的壓力相比，這個只能算是清風拂面，都懶得分析了，因為分析也沒啥用，因為有個重大變數是測不出來的，那就是特朗普啥時候會改主意。

其他人我估計也都是這么看的，大概給一個清風拂面的級別就算分析完事了，跌幅注定極淺，微跌一下以表敬意那種，然后該咋辦還咋辦。

拉鋸時間，以穩為主，沒有極其重大的突發黑天鵝都影響不了大盤，真出現了極其重大的突發黑天鵝你也跑不掉，只有到了3400的時候肯定會停下來休息一下這個是確定性比較高的，剛到3400點的時候我就說了，同時也說了肯定回調不多，估計也就3300點。

2周過去了，依然是這個看法，所以我最近在研究人工智能，試圖趁這個時間精修下工具。

最終研究結果是浪費我時間和感情，差點被同花順的人工智能給蠢哭，浪費的幾百塊錢都是小事了，反正我已經是徹底放棄幻想了。

作者：遠方青木（公號ID：YFqingmu )