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AutoCas: Autoregressive Cascade Predictor for Social Networks Based on Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了AutoCas模型，旨在解决社交网络中信息级联流行度预测的挑战。该模型通过自回归建模和提示学习有效整合大语言模型，实验结果表明其在流行度预测上显著优于基线模型，并具备良好的可扩展性。
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关键要点
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本研究提出了AutoCas模型，旨在解决社交网络中信息级联流行度预测的挑战。
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AutoCas模型通过自回归建模和提示学习有效整合大语言模型。
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实验结果表明，AutoCas在流行度预测上显著优于基线模型。
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AutoCas模型展示了良好的可扩展性，适应级联数据的复杂性和多样性。
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