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arXiv · cs.AI· Alina Khaybullina·· 5 小时前

Alina Khaybullina 研究动量、评论语气与盈利意外对LLM财务预测的影响

Momentum, Commentary Tone, and Earnings Surprise in LLM Financial Forecasts

arXiv:2610.22043v1阅读论文 PDF ↗

仅依据论文摘要整理;未读取全文,实验条件、证明与基准细节请核对原文。

作者:Alina Khaybullina

研究任务与主要进展

Alina Khaybullina 的研究让语言模型接收分别改变20日动量、非信息性评论语气和实际EPS相对共识意外的合成盈利公告,并比较四个模型家族的六个指令/聊天检查点转换。

阶段、条件与复现 · 深读核对

  • 新能力对应什么具体任务与最小输入输出?
  • 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确?
  • 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证?

这些是阅读核对问题;材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。

来源:arXiv · cs.AI · arxiv.org