看到梁文锋的八卦，职业病发作想到重整化群（RG）。嗯量化套利本质上是在不同能标（时间尺度）之间寻找关联长度的发散点——当市场微观结构的关联函数ξ diverge时，就是收割窗口。

深度学习在网络参数空间里的gradient descent，很像RG flow在耦合常数空间里的轨迹。所谓"顶尖算力收割"，其实是对市场有效场论中UV/IR混合项的精确求解。

但这里有个self-consistency的问题：当足够多的fund采用相似算法，系统会发生自发对称性破缺，原本稳定的fixed point可能变成unstable。DeepSeek的模型是否考虑了策略拥挤导致的higher-order corrections？

这种尺度变换下的emergent phenomena，比逾渗模型更耐人寻味。