使用LLM结合金融数据和新闻文章预测股票价格
使用LLM结合金融数据和新闻文章预测股票价格预测金融市场和股票价格变动需分析公司表现、历史价格、行业事件及人类因素（如社交媒体和新闻报道）。
来自主题: AI技术研报
7814 点击 2024-11-16 14:38
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预测金融市场和股票价格变动需分析公司表现、历史价格、行业事件及人类因素（如社交媒体和新闻报道）。
这篇文章获选 Neurips 2024 Spotlight，作者均来自于伊利诺伊大学香槟分校计算机系。第一作者是博士生林啸，指导老师是童行行教授。所在的 IDEA 实验室的研究兴趣涵盖图机器学习、可信机器学习、LLM 优化以及数据挖掘等方面。
「多模态」这个词，相信各位开发者已经比较熟悉了，多模态的含义是让 AI 同时理解包含如图像和文本在内的多种类型的数据。
产品上线四周，ARR 收入从零到 400 万美元；
大模型的发展呈现出追风逐日般的速度，但与之相伴的安全问题，也是频频被曝光。
继 OpenAI o1 成为首个达到 Kaggle 特级大师的人工智能（AI）模型后，另一个 Kaggle 大师级 AI 也诞生了。
传统的训练方法通常依赖于大量人工标注的数据和外部奖励模型，这些方法往往受到成本、质量控制和泛化能力的限制。因此，如何减少对人工标注的依赖，并提高模型在复杂推理任务中的表现，成为了当前的主要挑战之一。
随着人形机器人技术的迅猛发展，如何有效获取高质量的操作数据成为核心挑战。鉴于人类操作行为的复杂性和多样性，如何从真实世界中精准捕捉手与物体交互的完整状态，成为推动人形机器人操作技能学习的关键所在。
随着大语言模型（LLMs）在处理复杂任务中的广泛应用，高质量数据的获取变得尤为关键。为了确保模型能够准确理解并执行用户指令，模型必须依赖大量真实且多样化的数据进行后训练。然而，获取此类数据往往伴随着高昂的成本和数据稀缺性。因此，如何有效生成能够反映现实需求的高质量合成数据，成为了当前亟需解决的核心挑战。
随着云计算平台的搭建和数据量的爆炸式增长，生成式人工智能（AI）在艺术领域的应用变得日益广泛，在多种技术交织而成的新型创作语境中，文艺创作迎来了新的挑战和机遇，AI技术正在重塑影视工业的全流程，并为观众带来前所未有的视听体验。