Долгосрочное моделирование рынков: новые подходы к случайным процессам

Стандартное отклонение различных процессов демонстрирует зависимость от продолжительности моделирования, указывая на то, что точность оценки процесса возрастает с увеличением длительности симуляции, однако характер этой зависимости может различаться для разных процессов, что требует учета при интерпретации результатов.

В статье представлен усовершенствованный фреймворк для долгосрочного моделирования финансовых рынков, позволяющий повысить точность и реалистичность долгосрочного финансового планирования.

Когда Искусственный Интеллект Ошибается: О Предсказании Диагнозов в Клинике

Оценка производительности больших языковых моделей (LLM) проводилась в условиях намеренного ухудшения качества клинических заметок, что позволило выявить устойчивость алгоритмов к неполным или искажённым данным.

Новое исследование показывает, как неточности в медицинских записях влияют на точность и справедливость работы систем поддержки принятия решений на основе больших языковых моделей.

Текст в цифры: Как большие языковые модели измеряют неопределенность экономической политики

Изучение индекса экономической неопределённости в США в XIX веке, основанное на анализе газетных статей с использованием классификатора Longformer и тематического моделирования на базе Llama, показало, что резкие скачки неопределённости тесно связаны с конкретными политическими событиями, такими как эмбарго, банковские кризисы и тарифные войны, подтверждая, что колебания экономической уверенности в ту эпоху отражали не абстрактные страхи, а реакцию на ощутимые изменения в государственной политике.

Новое исследование показывает, что современные модели обработки естественного языка значительно повышают точность и расширяют возможности измерения неопределенности в экономической политике, позволяя получать более надежные и всесторонние оценки.