利用大语言模型（LLM）和智能体（Agent）实现时间序列预测。该方法已经在多个与人类活动和市场行为密切相关的领域得到了应用，包括电力市场、比特币、外汇和交通等，显示出其作为解决与社会事件相关的时间序列预测问题的通用方法的潜力。
由香港中文大学(深圳)赵俊华教授课题组与悉尼大学邱靖教授课题组联合提出的基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法——《From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series Forecasting》,近期被 AI 领域顶会 NeurIPS 接收。该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,显著提...
近期，香港中文大学（深圳）赵俊华教授与悉尼大学邱靖教授的研究团队联合开发出一种创新的时间序列预测方法，名为《从新闻出发：大语言模型驱动的迭代事件推理》。这一成果已成功发表于国际知名AI大会NeurIPS上，备受关注。该方法利用大语言模型提炼时间序列数据和新闻文本之间的联系，极大提升了在突发事件及社会行为出现结构...
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本教程聚焦GPT等大语言模型与水文水资源领域的深度融合,通过系统化内容与实践案例,讲解如何高效完成时间序列分析、空间数据处理、水文模型优化以及智能科学写作等任务。同时,展示AI在高级机器学习模型开发、资源优化算法编程与模型微调中的最新应用。无论您是科研工作者、工程技术人员,还是对AI在水文水资源领域的应用充满兴...
目标检测顶会新成果!突破性方法 更强理解与分析能力。#全局注意力 #动态特征融合 #深度学习 #大语言模型 #时间序列 - 橘桑ai于20240924发布在抖音,已经收获了1629个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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由香港中文大学(深圳)赵俊华教授课题组与悉尼大学邱靖教授课题组联合提出的基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法——《From News to Forecast: Iterative Event Reasoning in LLM-Based Time Series Forecasting》,近期被 AI 领域顶会 NeurIPS 接收。该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,显著提...
1.香港中文大学(深圳)与悉尼大学团队联合提出基于新闻事件驱动和大语言模型的时间序列预测方法,显著提升预测精度。 2.该方法通过大语言模型对时间序列数据和新闻文本的推理,为模型提供与人类行为、社会变化和时间序列波动相关的背景知识。 3.实验结果显示,新闻数据驱动的时间序列预测在外汇、能源、交通和比特币等多个领域...
深度学习进阶:粒子群优化的改进与应用 | 提升模型性能 宝子们在评论区留言或点击主页简介处可免费领取视频中资源,无任何套路无偿分享给大家#大语言模型 #深度学习 #时间序列 #融合创新 #机器学习 - AI知识情报所于20240604发布在抖音,已经收获了348个喜欢,来抖音,记录