Stanford University（斯坦福大学）

Regime-aware financial volatility forecasting via in-context learning

基于情境学习的领域感知金融波动预测

Saba Asaad, Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto（多伦多大学电气与计算机工程系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） 纠错

AI总结 本文提出一种基于情境学习的领域感知金融波动预测方法，通过条件采样策略提升非平稳市场下的预测性能。

Comments 11 pages, 1 figure, Published as a conference paper at ICLR 2026 Workshop on Advances in Financial AI

Large Language Models for Travel Behavior Prediction

基于大语言模型的出行行为预测

Baichuan Mo, Hanyong Xu, Ruoyun Ma, Jung-Hoon Cho, Dingyi Zhuang, Xiaotong Guo, Jinhua Zhao

机构 * Department of Civil Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学土木工程系） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139（麻省理工学院土木与环境工程系） ； Department of Urban Studies and Planning, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 20139（麻省理工学院城市研究与规划系） ； Department of Management Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305（斯坦福大学管理科学与工程系） 纠错

AI总结 本文提出利用大语言模型进行出行行为预测，通过零样本提示和文本嵌入两种方法，实现了与传统模型相当的预测性能。