Millnew AI – On device time-series prediction AI using PyTorch & Captum

RobinHood 是一個開源的混合本地框架，用於分析多資產時間序列資料。它採用深度學習架構，將 TCN、LSTM 和 Attention 與基於 Captum Integrated Gradients 的數學特徵歸因層結合。該框架稱，這種組合旨在消除自動生成的財務報告中的幻覺。

其設計將本地計算與文本合成分離。原始時間序列資料、深度學習訓練迴圈和 Captum 數學特徵歸因完全在使用者自己的硬體上執行。只有最終的、匿名化的確定性數值權重會通過 API 傳送給 Hugging Face 上的開源 LLM，以生成人類可讀的文本報告，原始資料絕不會離開本機。

框架附帶現成的 gld_price_data.csv 資料集用於測試。對於自定義資料，系統只解析結構化的 .csv 檔案，評估獨立的資料矩陣，並要求除一列按時間順序排列的日期列外，其餘均為純數值時間序列。高資料密度被描述為可轉化為穩健的數學歸因圖。