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利用BERTweet和Transformer预测股票走势的研究，主要内容包括：
“DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence”提出了DataLab平台，将基于大语言模型（LLM）的智能体框架与计算笔记本界面相结合，以统一商业智能（BI）工作流程，提升BI任务处理的效率和效果。 1. 背景与挑战：传统BI工作流程繁琐，基于LLM的智能体虽有帮助，但现有方法多聚焦单个任务，存在缺乏领域知识融合、任务间信息共享不足和LLM上下文管理需求未满足等问题。 2. DataLab平台概述：由LLM - 基于代理框架和计算笔记本界面组成。前者针对不同BI任务设计多个代理，通过代理协作完成任务；后...
“DataLab: A Unified Platform for LLM-Powered Business Intelligence”提出了DataLab平台，将基于大语言模型（LLM）的智能体框架与计算笔记本界面相结合，以统一商业智能（BI）工作流程，提升BI任务处理的效率和效果。 1. 背景与挑战：传统BI工作流程繁琐，基于LLM的智能体虽有帮助，但现有方法多聚焦单个任务，存在缺乏领域知识融合、任务间信息共享不足和LLM上下文管理需求未满足等问题。 2. DataLab平台概述：由LLM - 基于代理框架和计算笔记本界面组成。前者针对不同BI任务设计多个代理，通过代理协作完成任务；后...
这篇论文《NEXUS: A LIGHTWEIGHT AND SCALABLE MULTI-AGENT FRAMEWORK FOR COMPLEX TASKS AUTOMATION》由Humza Sami等人撰写。论文提出了Nexus，一种轻量级且可扩展的多智能体框架，旨在简化基于大语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的构建与管理，通过实验验证了其在多个领域的卓越性能，为解决复杂实际问题提供了有效途径。
金融信息检索的研究，提出了FinSearch这一新型基于代理的搜索框架，旨在解决金融决策中信息检索与分析的难题，通过实验验证了其性能优势。
TimeGPT-1是首个用于时间序列的预训练基础模型，以下是关于它的详细介绍：
《Attention Is All You Need》是自然语言处理领域的经典论文，具有里程碑意义。以下是对它的详细介绍：
这篇论文是DeepSeek-AI关于大语言模型推理能力提升的研究成果，主要介绍了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1模型，通过强化学习提升模型推理能力，并探索了模型蒸馏，为该领域研究提供了重要参考 。
这篇论文是来自ETH Zurich等机构的研究人员撰写的 “Reasoning Language Models: A Blueprint”，核心是提出一个用于构建、分析和实验推理语言模型（RLMs）的综合蓝图，旨在降低RLMs设计和实验的门槛，推动该领域的发展。
这篇论文是关于DeepSeek-V3的技术报告，介绍了该混合专家（MoE）语言模型在架构、训练、评估等方面的创新与优化，展示其超越开源模型、接近闭源模型的性能优势及高效低成本的训练特点。