#预测模型

OpenAI发布TeeMoE模型，能同时处理时间序列预测、上下文预测和语言推理，在三个基准测试中排名前三。

ReCIRC算法解决了保形风险控制中单一阈值无法适应不同输入条件风险的问题，在多个任务上表现优异。

牛津研究团队发表新论文，通过数学论证指出，大模型（LLMs）无法真正“发明”新事物，因为它们本质上是预测下一个词的模型，无法相信现有数据中错误的信息。作者认为，人类能够基于现有数据提出新理论，而大模型则只能反映过去。作者每天使用这些模型，发现新突破通常来自人类判断现有数据错误并做出新理论。

Gary Marcus@GaryMarcus原文

这篇论文分析了不同评分规则对LLM预测行为的影响，帮你理解如何选择合适的训练目标。

研究人员改进了干旱下作物产量预测方法，VITA模型表现优于传统机器学习方法。

这篇论文提出了一种新方法，可以在模型回答之前就预测它的置信度，比传统方法更准更省计算成本。

这项研究为科学预测提供了可量化的新工具，做科技政策分析、创新管理或科研方向判断的团队，可以直接用其方法识别跨领域概念扩散的早期信号。