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Fengyuan Liu
Fengyuan Liu
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LLM驱动的CogAlpha框架增强金融Alpha发现
研究人员开发了一个名为认知Alpha挖掘（CogAlpha）的新框架，该框架利用大型语言模型（LLMs）在金融数据中发现预测信号或“Alpha”。这种方法将LLM驱动的推理与代码级Alpha表示和演化搜索相结合，以探索比以往方法更广泛的潜在信号。在股票数据集上的实验表明，与现有技术相比，CogAlpha能够持续找到具有改进的预测准确性、鲁棒性和泛化能力的Alpha，凸显了将LLMs与演化优化相结合以实现自动化和可解释的金融发现的潜力。
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新的BRIDGE框架根据模型性能预测AI任务完成时间
研究人员开发了一个名为BRIDGE 的新框架，该框架使用项目反应理论根据 AI 模型性能来预测人类任务的完成时间。该方法根据各种基准的性能数据估算潜在的任务难度和模型能力。该框架表明，潜在的任务难度与人类完成时间的对数呈线性相关，从而仅凭模型性能即可推断新基准的完成时间。这种方法可以预测未来的模型能力，并重现现有的指数级扩展结果，表明可解决任务的范围大约每六个月翻一番。