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Massimiliano Luca
Massimiliano Luca
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TS-Mob框架增强了用于人类移动预测的时间序列模型
研究人员开发了TS-Mob，一个旨在改进用于预测人类移动的时间序列基础模型的新框架。该框架整合了从人口密度和兴趣点等开放数据计算出的地理和社会信号，以及天气数据。当应用于TimesFM模型时，TS-Mob在包括Bike New York City、Taxi Beijing和西班牙的出行矩阵等基准测试中，与现有方法相比表现出显著的性能提升，显示出更低的误差率和更高的预测准确性。
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LLM谈判中的情绪：愤怒的买家很少达成一致，快乐的买家支付更多
一篇新的arXiv论文探讨了情绪对大型语言模型（LLM）智能体在谈判任务中的影响。研究人员发现，指定的情绪状态会显著影响谈判结果，愤怒的买家很少达成协议，而快乐的买家获得的议价能力比恐惧的买家更差。研究还显示，买家的情绪主要影响接受和拒绝率，而卖家的情绪则影响让步动态，这引发了对在商业应用中使用情绪条件化智能体的担忧。