Converts a `code` to a list of indexes (in groups) in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes

Converts a `code` to a list of indexes (in groups) in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes

Converts a `code` to a list of indexes (in groups) in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes

Converts a `code` to a list of indexes (in groups) in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes

Converts a `code` to an index in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes. must be in {-1, 1}

Converts a `code` to an index in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes. must be in {-1, 1}

Converts a `code` to an index in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes. must be in {-1, 1}

Converts a `code` to an index in the codebook. Args: zhat: A tensor of shape (B, ..., C) containing the codes. must be in {-1, 1}

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Decodes quantized indices back to the input data space. Args: x (torch.Tensor): Quantized indices tensor. ha

Decodes quantized indices back to the input data space. Args: x (torch.Tensor): Quantized indices tensor. ha

Decodes quantized indices back to the input data space. Args: x (torch.Tensor): Quantized indices tensor. ha

Decodes quantized indices back to the input data space. Args: x (torch.Tensor): Quantized indices tensor. ha

Decodes only the s1 tokens. This method performs a forward pass to predict only s1 tokens. It returns the s1 logits and the

Decodes only the s1 tokens. This method performs a forward pass to predict only s1 tokens. It returns the s1 logits and the

Decodes only the s1 tokens. This method performs a forward pass to predict only s1 tokens. It returns the s1 logits and the

Decodes only the s1 tokens. This method performs a forward pass to predict only s1 tokens. It returns the s1 logits and the

Decodes the s2 tokens, conditioned on the context and s1 tokens. This method decodes s2 tokens based on a pre-computed context repre

Decodes the s2 tokens, conditioned on the context and s1 tokens. This method decodes s2 tokens based on a pre-computed context repre

Decodes the s2 tokens, conditioned on the context and s1 tokens. This method decodes s2 tokens based on a pre-computed context repre

Decodes the s2 tokens, conditioned on the context and s1 tokens. This method decodes s2 tokens based on a pre-computed context repre

执行自定义 SQL 查询

使用 Jina Reader 提取网页正文内容 (Markdown 格式) 无 API Key 时自动限速：每分钟最多 20 次请求，每次间隔至少 3 秒

从指定新闻源获取热点新闻列表（支持5分钟缓存）。

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获取 K 线数据，返回与 akshare 对齐的 DataFrame。 Args: ticker: 纯数字股票代码 start_date: YYYYMMDD end_date: YYYYMMDD

Fetch the newest financial signals from DeepEar Lite. Returns a formatted summary of the latest signals.

使用 Jina Reader 抓取指定 URL 的网页正文内容。 Args: url: 需要抓取内容的完整网页 URL，必须以 http:// 或 https:// 开头。 Returns:

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获取活跃的预测市场，用于分析公众情绪和预期。 预测市场数据可以反映: - 公众对重大事件的预期概率 - 市场情绪和风险偏好 - 热门话题的关注度 Args:

生成金融分析师 (Analyst) 的系统指令 Args: template_id: 使用的 ISQ 模板 ID

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获取用于 LLM 的评分 prompt

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精确按代码获取股票信息。 Args: code: 股票代码（A股6位 / 港股5位），必须为纯数字字符串。 Returns: dict: {"code": str, "name": str} 或 None。

精确按代码获取股票信息。 Args: code: 股票代码（A股6位 / 港股5位），必须为纯数字字符串。 Returns: dict: {"code": str, "name": str} 或 None。

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生成趋势评估员 (Evaluator) 的系统指令

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Inverse of `group_indexes_to_codes`.

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Converts indices to bit representations and scales them. Args: x (torch.Tensor): Indices tensor. half (bool,

Converts indices to bit representations and scales them. Args: x (torch.Tensor): Indices tensor. half (bool,

Converts indices to bit representations and scales them. Args: x (torch.Tensor): Indices tensor. half (bool,

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Initialize a new skill directory with template SKILL.md. Args: skill_name: Name of the skill path: Path where the skill dire

从数据库加载最近 N 天的新闻构建索引

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从配置目录加载所有 JSON 模板文件，未找到则跳过，不影响默认模板。 支持单个 JSON 文件或目录（目录下的所有 .json 文件）。

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