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Qinhong Lin
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新的LCA-UQ方法增强了大型语言模型的不确定性估计
研究人员引入了一种名为标签置信度感知不确定性量化（LCA-UQ）的新方法，以提高大型语言模型（LLMs）不确定性估计的可靠性。该方法解决了现有方法的主要局限性，即现有方法主要使用来自多个样本的熵，而常常忽略候选答案的具体置信度。LCA-UQ利用点向Kullback-Leibler散度来更好地使采样输出的一致性与候选答案的校准相匹配。在各种LLMs和NLP数据集上的实证结果表明，LCA-UQ能有效捕捉采样结果与标签来源之间的细微差别，从…
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FactorEngine框架利用LLM引导的代码生成挖掘金融市场信号
研究人员开发了FactorEngine (FE)，一个用于在金融市场中发现预测信号的新框架。FE将因子视为可执行的、图灵完备的代码，将逻辑修订与参数优化分离，并采用LLM引导的搜索。它还通过多代理管道将非结构化金融报告整合到可执行的因子程序中，并使用经验知识库进行精炼。回测表明，FE在预测稳定性和投资组合影响方面显著优于基线方法。