CSGO 饰品价格预测平台
案例介绍
来源： 新加坡国⽴⼤学 (NUS) SoC Summer Workshop 2025
项⽬说明： 针对 CS2 饰品市场的⾼波动性，设计并训练了基于 CNN-LSTM 的混合神经⽹络
模型。对⽐ RNN/GRU 模型，通过融合局部特征提取与⻓期依赖建模，在测试集上实现了
R²=0.95 的⾼拟合度与低 RMSE。同时也基于 Ollama 框架部署本地化⼤语⾔模型
（Llama3/Phi3），开发 AI 交易顾问功能。通过 Prompt Engineering 将结构化市场数据转化
为⾃然语⾔投资建议，解决了市场信息不对称问题。
技术栈累积：PyTorch, CNN-LSTM, Spring Boot, MySQL, Ollama (LLM), Vue.js
CSGO 饰品价格预测平台
案例介绍
CSGO.AI：虚拟资产价格预测与智能分析平台
来源： 新加坡国⽴⼤学 (NUS) SoC Summer Workshop 2025
项⽬说明： 针对 CS2 饰品市场的⾼波动性，设计并训练了基于 CNN-LSTM 的混合神经⽹络
模型。对⽐ RNN/GRU 模型，通过融合局部特征提取与⻓期依赖建模，在测试集上实现了
R²=0.95 的⾼拟合度与低 RMSE。同时也基于 Ollama 框架部署本地化⼤语⾔模型
（Llama3/Phi3），开发 AI 交易顾问功能。通过 Prompt Engineering 将结构化市场数据转化
为⾃然语⾔投资建议，解决了市场信息不对称问题。
技术栈累积：PyTorch, CNN-LSTM, Spring Boot, MySQL, Ollama (LLM), Vue.js
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