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arXiv cs.AI@Nick Bettencourt, Xiaowei Ding, Kay Giesecke
推荐理由：斯坦福这个SEFD数据集太实用了，152B token的金融预训练数据，跟Common Crawl几乎不重复，还自带财务预测和表格识别基准，搞金融NLP的可以省好多事。
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6月17日
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斯坦福大学发布SEFD数据集，重建SEC文件为布局忠实的MultiMarkdown格式，用于金融语言模型预训练。SEFD-v1初始快照包含152B tokens，总归档估计550B tokens。该数据集与Common Crawl衍生语料重叠小于0.1%，具有极高的新颖性。同时推出两个基准EDGAR-Forecast（财务数值预测）和EDGAR-OCR（复杂表格转录），评估模型在金融领域的能力。
6月16日
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6月12日
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6月4日
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arXiv cs.LG@Konrad J. Mueller, Nikita Zozoulenko, Ben Wood, Thomas Cass, Lukas Gonon
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推荐理由：金融时间序列生成终于有了一个可微的随机卷积特征方案，做量化分析或金融建模的团队可以直接用SOCK替代签名特征，小样本场景下效果更好。