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neural predicates
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新的SCOPE方法将自然语言策略编译成神经符号程序
研究人员开发了SCOPE，一种将自然语言策略编译成神经符号谓词程序的新颖方法。该方法旨在通过将复杂策略分解为更小、可执行的神经谓词来改进LLM代理的策略执行。SCOPE联合优化这些程序及其训练数据，使用对抗性生成反例来提高准确性和稳定性。该系统在现实世界的策略任务上实现了高准确率，即使部署在能力较弱的模型上也能如此，从而在规模化上提供可解释且高效的策略执行。
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神经谓词为Black-Litterman投资组合构建提供数据驱动的方法
研究人员开发了一种在Black-Litterman模型中使用神经谓词进行投资组合构建的新颖方法。该方法旨在形式化和扩展指定投资者观点及其相关不确定性的主观过程。通过神经网络谓词的层级处理金融数据，系统生成映射到Black-Litterman模型参数的概率分布，为不确定性主观评估提供了一种数据驱动的替代方案。所得框架是可解释的且完全可微分的，支持端到端学习。