📢 Публікуємо нашу останню статтю Обрано для воркшопу @AAAI '26. Ми показуємо, що здатність LLM прогнозувати реальні питання з ринків прогнозування (наприклад, полімаркет) суттєво відрізняється залежно від категорії. 👉 Наш метод показує, що, хоча додавання новин допомагає, воно також додає певні режими відмов, такі як дрейф визначення, упередженість недавності та анкорування чуток

📢 Випуск нашої останньої статті Обрано для участі в @NeurIPSConf семінарі з ефективного міркування! Показано, що оптимальним методом масштабування часу тестування є ітеративне уточнення за допомогою послідовних кроків. 👉 Наш метод перевершує голосування більшістю голосів паралельними ланцюгами в 95% конфігурацій з підвищенням точності до 46,7% при узгоджених обчисленнях.

Ось що нас цікавить як лабораторію.