研究人员推出了XAlpha，这是一种由记忆驱动的AI量化研究员，旨在自动化金融市场中的阿尔法发现端到端流程。该系统通过作为吸收外部知识并从累积反馈中学习的连续循环，解决了现有方法的局限性。
XAlpha利用多源研究记忆系统，将基于报告支持的金融知识与发现反馈相整合。其架构包含三个核心组件：用于规划研究主题的Macro Brain、用于将假设转化为可执行代码的Micro Brain，以及用于整合实证结果以指导未来探索的Cross Brain。
在CSI300指数上进行的实验表明，与代表性基线相比，XAlpha实现了更强的整体阿尔法发现性能。