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GDELT Project
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新AI框架在数据有限的情况下预测市场波动
研究人员开发了一个名为异常增强多信号融合（AAMSF）的新框架，用于预测极端市场波动，尤其是在标记数据有限的情况下。这种半监督方法结合了来自市场指标、新闻和事件等各种来源的异常检测分数，并使用一种轻量级的融合方法。时间扩展T-AAMSF通过累积多天的异常来进一步提高性能。在对沪深300指数的测试中，AAMSF的性能显著优于现有的无监督和神经网络基线，而T-AAMSF在精确率-召回率方面有所提高。
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HawkesLLM框架解决了代理文本模拟中的语义不确定性
研究人员开发了HawkesLLM，一个旨在管理代理文本模拟系统中语义不确定性的新框架。该框架将时间影响建模与文本生成分开，将代理交互的级联表示为一个网络。多元Hawkes过程用于模拟代理如何随时间激活以及哪些先前输出应影响未来提示，然后语言模型根据此时间选择生成新事件。