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标签：指令感知×
6月11日
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6月9日
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11:56arXiv cs.AI@Peiliang Gong, Emadeldeen Eldele, Chenyu Liu, Ziyu Jia, Yi Ding, Xinliang Zhou, Lianchao Gu, Qi Zhu, Yang Liu, Daoqiang Zhang, Xiaoli Li
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现有LLM时间序列预测方法多依赖被动对齐或静态重编程，难以捕捉非平稳模式和细粒度任务意图。本文提出InA-Probe，通过多层级指令注入和自适应查询生成，让模型主动探测时间序列中的关键模式。该方法在7个真实基准上超越现有深度学习和LLM基线，在跨域场景中预测误差降低高达37%，零样本泛化能力也显著提升。消融实验表明，自适应查询与细粒度指令的协同作用是释放LLM推理能力的关键。
论文时间序列预测LLM指令感知主动探测零样本泛化
推荐理由：时间序列预测从业者终于有了一个能主动理解任务意图的LLM方案——InA-Probe在跨域场景误差降低37%，做金融、能源等时序预测的团队值得关注。
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6月1日
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5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？