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研究发现：机器学习中的良性过拟合未能预测股权回报
一篇新的arXiv论文探讨了“良性过拟合”在股权回报预测中的现象。研究表明，尽管高度过参数化的机器学习模型可以有效地插值训练数据，但与更简单的基准相比，它们在股权回报预测方面并未产生更高的预测能力。研究观察到无脊模型中存在双下降模式，并发现最优脊模型在高参数-观测比下仅比无脊模型有微不足道的改进。最终，这两种先进模型都未能跑赢基本的历史平均值，这表明即使在复杂的机器学习架构中，标准的股权预测器也缺乏真正的预测能力。
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新基准和 PRISM 框架提升了 LLM 识别情绪评估维度的能力
研究人员推出了 AppraiSal 基准，这是一个包含 996 场情绪支持对话的数据集，并标注了人类心理状态和重要的认知评估维度。该基准旨在帮助大型语言模型 (LLM) 更好地推断特定情境下的评估维度，这对于在情绪支持任务中修改认知评估至关重要。为了解决这个问题，一个基于贝叶斯逆向规划的新框架 PRISM 被开发出来，该框架在各种模型规模下都展示了 LLM 识别这些重要维度的能力的提升。