语言模型混合事件预测相对能力论文更新

Aditi Tiwari、Aashrith Bandaru、Heng Ji 更新了论文 When Do Language Models Add Value? Relative Competence in Hybrid Event Forecasting（v2）。论文不以语言模型独立预测准确率为标准，而是研究其何时能修正市场、群体或统计模型的既有预测，并提出能力门控方法：在 Brier 损失下刻画模型分歧何时可纠正外部预测误差。 在 4,974 个已结算二元问题和四个语言模型上，最佳独立模型的 Brier 损失比校准后的外部预测高 24.94%，但该门控方法将这一基准再改进 3.35%（95% CI，1.80 至 4.90%）。门控与更灵活的上下文聚合器相比未检测到统计显著的性能差异。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。