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MM-预测：基于大型语言模型的多模态时间事件预测方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习系统在图像分类、编程和测试中表现出色，但在预测未来事件方面仍有困难。研究使用真实世界数据集和人类预测，提出了评估指标来衡量预测能力，并分析了不同基于LLM的预测模型的准确性。结果显示，模型倾向于猜测大多数事件不太可能发生，这不符合实际预测能力。对开发系统化和可靠的LLM预测方法的下一步工作进行了思考。
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关键要点
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深度学习系统在图像分类、编程和测试中表现出色。
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在预测未来事件方面，深度学习模型仍然难以取得准确结果。
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研究使用真实世界数据集和人类预测，提出评估指标来衡量预测能力。
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分析了不同基于LLM的预测模型的准确性。
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模型倾向于猜测大多数事件不太可能发生，这不符合实际预测能力。
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对开发系统化和可靠的LLM预测方法的下一步工作进行了思考。
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