Google говорят, что LLM предсказывает рынки точнее, когда рассуждает, а не просто считает
Свежая работа от Google под названием Nexus - фреймворк ИИ-агентов для прогнозирования временных рядов.
Авторы говорят, что если правильно организовать, как LLM думает над временным рядом: разбить на макро и микро, добавить текстовый контекст, дать обратную связь от прошлых ошибок, то LLM обыгрывает специализированные числовые модели.
Это неожиданный результат, так как считалось, что для прогнозирования нужны специальные модели типа TimesFM, а LLM с числами работают плохо.
А сейчас Google показывает, что дело не в архитектуре, а в том, как организован процесс мышления.
То есть это ещё одно подтверждение большого тренда, что агентные системы с правильно устроенным рассуждением превосходят специализированные модели в реальных задачах.
Это очень хорошо ложится в A2A-фреймворк, который мы описываем подробно на Patreon, получается, что следующий слой после инфраструктуры и платежей - именно интеллект, встроенный в агентов.
Свежая работа от Google под названием Nexus - фреймворк ИИ-агентов для прогнозирования временных рядов.
Авторы говорят, что если правильно организовать, как LLM думает над временным рядом: разбить на макро и микро, добавить текстовый контекст, дать обратную связь от прошлых ошибок, то LLM обыгрывает специализированные числовые модели.
Это неожиданный результат, так как считалось, что для прогнозирования нужны специальные модели типа TimesFM, а LLM с числами работают плохо.
А сейчас Google показывает, что дело не в архитектуре, а в том, как организован процесс мышления.
То есть это ещё одно подтверждение большого тренда, что агентные системы с правильно устроенным рассуждением превосходят специализированные модели в реальных задачах.
Это очень хорошо ложится в A2A-фреймворк, который мы описываем подробно на Patreon, получается, что следующий слой после инфраструктуры и платежей - именно интеллект, встроенный в агентов.