Trần Quý Hiệp是一位拥有10年AI经验的专家，参与金融预测、聊天机器人和医学图像分析项目。他热衷于科学阅读、撰写博客，并积极参加技术研讨会。

量子机器学习在金融预测、气候变化、洪水预测和自然灾害应急疏散等领域展现出潜力。研究表明，量子算法能提高模型准确性，尤其是量子支持向量分类器在金融欺诈检测中表现优异。尽管面临挑战，量子技术的应用前景广阔，未来有望推动相关领域的发展。

大型语言模型（LLMs）在时间序列预测中表现优异，尤其是在有明确模式的数据上。研究表明，结合外部知识和自然语言改写可以提升预测性能。通过多模态信号分析，LLMs在金融时间序列预测中优于传统模型。尽管在某些领域已超越人类，LLMs在未来事件预测上仍面临挑战。综述指出，LLMs的应用潜力巨大，但需克服数据依赖和泛化问题等挑战。

本文提出了一种新的 alpha 挖掘框架，利用强化学习优先挖掘协同集的 alphas，实验结果表明其有效性和效率。通过扩展搜索空间和使用预训练的 Alpha 集，显著提升了股票市场量化交易的性能。此外，该框架引入了深度强化学习和自适应分解网络，增强了金融指标的预测能力。

本文介绍了一种深度条件变换模型，用于学习条件累积分布函数，结合可解释模型与复杂神经网络。研究探讨了深度学习在金融预测中的应用，并提出了低可信度预测的摒弃机制。同时，讨论了使用卷积神经网络进行不确定性建模的方法，展示了其在小数据集上的优越性能。

本文探讨了量子机器学习在金融和可再生能源预测中的应用，特别是量子生成对抗网络（qGAN）和量子长短期记忆（QLSTM）模型的优势。研究表明，QLSTM在太阳能发电预测中表现优越，具有更快的收敛速度和更低的测试损失，同时强调了量子模型在金融领域的潜力，未来研究将进一步提升其准确性和可靠性。

多项研究探讨大语言模型（LLMs）在预测中的表现。零售预测中，LLMs不总优于人类，促销期和外部影响下误差更高；在具明确趋势的数据上表现好，但缺乏周期性时受限，引入外部知识可提升性能。LLM辅助能提高预测准确性。综述指出其依赖历史数据、泛化差、幻觉和算力需求等挑战。金融和能源预测中，GPT-4等模型优于传统方法。总体需谨慎应用。

大型语言模型被用于时间序列预测，通过时间序列拼接、时间编码、文本原型对齐及两阶段微调，LLM4TS、Time-LLM、AutoTimes等取得领先效果；补丁重构、对比学习和Masked Autoencoder等自监督方法提升了预测与分类效率；GPT-4等可结合新闻信号生成可解释金融预测，但存在分词与不确定性校准问题。

本文综述大语言模型在金融与推荐系统中的应用，包括结合语义与量化特征预测A股收益、用GPT-4生成可解释预测、提取新闻情感因子、自动分析年报获取超额收益，以及通过自我解释与自我奖励提升问答准确性和指令遵循，并推动推荐系统的个性化与可解释性。

大型语言模型广泛用于时间序列分析，方法包括直接提示、量化、对齐、视觉桥接和工具结合。GPT-3、LLaMA-2等可零样本外推时间序列，性能媲美专用模型；GPT-4结合多模态信号在金融预测中优于传统模型。应用扩展至金融、电信和智能代理领域。

该文汇总多项机器学习预测研究：提出Rate Card Transformer编码航运信息以提升成本预测；用路径签名分类金融数据并识别市场异常；引入自适应标准化缓解数据集变化；STST模型预测股票涨跌并在模拟交易中获益；ST-TIS实现轻量交通预测；结合Twitter数据做长期交通预测；用图神经网络与变分自编码器实现跨区域出租车需求预测；用序列到序列模型改进需求预测；用时空变换网络提升交通预测；用随机签名方法进行金融漂移估计与投资组合优化。