Scaling Open-Ended Reasoning to Predict the Future
Scaling Open-Ended Reasoning to Predict the Future [56.7] 我々は、オープンエンドの予測質問の予測を行うために言語モデルを訓練する。 トレーニングデータをスケールアップするために、毎日のニュースで報告されるグローバルイベントから新しい予測質問を合成する。 トレーニングの予測によるキャリブレーションの改善は、一般的なベンチマークで一般化されている。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 31 Dec 2025 18:59:51 GMT)
「If trained at scale for forecasting world events, Large Language Models (LLMs) may enjoy structural advantages over humans: they can ingest and synthesize vast, heterogeneous corpora across thousands of topics; and update predictions rapidly as new information arrives. Just like language models now show superhuman reasoning on some exam-style math and coding problems (OpenAI, 2025), in the future, language model forecasters may be able to come up with possibilities that humans miss.」というモチベーションの研究。難しいタスクであり、Leakageの影響も懸念されるが、かなり慎重にデータを扱っている印象。