《信号与噪声》探讨如何从海量信息中辨别信号与噪声、提高预测准确性。作者主张概率思维,随新证据修正判断,像“狐狸”一样灵活谦逊,而非固守单一理论。过去规律未必适用未来,理财不能只看历史业绩。市场噪声有其价值,有效市场假说存在自我否定。美国房地产危机暴露评级机构与发行方的互利关系及违约概率误判,说明“不懂不碰”。指数投资方面,标普500是较好标的,中国缺乏对标指数。
艾伦人工智能研究所提出了一种基于信号与噪声的框架,用于评估大语言模型(LLM)。该框架通过信噪比(SNR)提高评估的可靠性,帮助开发者做出更明智的决策。研究表明,高信噪比的基准测试能有效降低开发风险,提升模型性能评估的准确性。
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