AI 技术栈

Alphio AI 结合金融原生模型（DMind）与通用大模型（Claude、GPT）完成研究、分析与执行。

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1. DMind 模型

DMind 是 Alphio 的金融原生 LLM 家族 —— 直接在金融语料上训练，而非从通用模型微调而来。它负责 Alphio AI 调用中 领域知识比开放生成更重要 的环节：

• 金融数据结构化 —— 把原始行情、财报、链上事件转成下游可推理的结构化特征。
• 金融推理 —— 财报解读、基本面分析、衍生品定价直觉、情景推演。
• 链上数据理解 —— 钱包行为、代币资金流、合约交互、DEX 活动上下文。

DMind 支撑研究流程、Market Brief 生成、Agentic Trading 计划推理中绝大多数 "这是什么意思" 的步骤。

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2. 通用大模型

在通用模型表现更优的场景，Alphio 会路由到 通用 LLM（Claude、GPT 等前沿模型）：

• 长文本生成 —— 写研究汇总的散文段落、给 Agentic Trading 计划写解说、起草告警文案。
• 多模态输入 —— 图像理解（图表、截图）、文档解析、OCR 相邻任务。
• 边缘场景 —— 偏离金融领域的问题（通用新闻语境、监管文本解读、代码）—— 这种场景通才更合适。

这些模型通过供应商 API 访问，永不接触 账号凭据或下单权限。

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3. 混合编排

Alphio AI 不是单一模型，而是 一个编排层，对每一次 query（甚至每个子步骤）路由到合适的模型。

一次典型的研究请求流程：

1. 意图解析 —— 一个小而快的模型给请求分类、选定工作流。
2. 数据拉取 —— 各服务拉取实时行情、链上、新闻数据。
3. 推理 —— DMind 对数据做结构化分析。
4. 组装回答 —— 通用 LLM 写人读可读的答复。
5. 动作建议 —— 如果隐含执行（比如 Agentic Trading），规划器生成需审批的交易计划。

每一步按任务画像选模型。延迟敏感的路径（chat 回合）走更小更快的模型；深度敏感的路径（deep research、计划生成）走更大的模型。

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4. 隐私

哪些留在 Alphio 基础设施 vs 哪些会发到外部供应商：

• 留在 Alphio 基础设施 —— 你的账号、券商 / 钱包凭据、订单历史、自选股、持仓状态、告警配置、Credits 余额与流水。这些不会发给外部 LLM 供应商。
• 发给 LLM 供应商 —— 你的 query 文本内容和 Alphio 组装的 prompt 上下文（行情摘要、公开财报、新闻片段、你的消息）。供应商侧的数据处理遵循其各自的企业条款。
• 永远不发 —— 支付工具明细（由 PSP 处理）、私钥（由钱包供应商或托管方持有）、券商原始凭据（由 SnapTrade 持有）。

交易执行本身永远不经过外部 LLM。模型只给计划；订单由 Alphio 自有服务在你审批后落到对应执行轨（券商走 SnapTrade、Hyperliquid 走链上、Polymarket 走 CLOB）。

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注意

生产环境的具体模型版本（DMind 代次、各工作流用哪一档 Claude / GPT）、训练数据合作方、各供应商的数据保留窗口正在最终确认。本页只作结构性概览，具体承诺以最新隐私政策或产品团队口径为准。