研究提出能力门控池化方法提升语言模型事件预测
原文标题：Competence-Gated Pooling of Language Models and Priors for Event Forecasting
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论文针对混合预测场景提出「能力门控」方法，从已解决结果估计领域级来源权重，向全局权重收缩并重新校准池化预测，核心衡量的是模型相对外部预测的边际价值而非独立准确率。在 2357 个已解决二元问题和五个语言模型上，该方法将 Brier 分数从 0.0771 改善至 0.0732，显著优于全局组合；但在 ForecastBench 市场子集上无显著提升。研究还发现语言化置信度无法可靠判断模型何时优于外部预测。
- 问题
- 混合预测中如何判断语言模型相对已有外部预测是否真有边际价值。
- 方法
- 提出能力门控，从已解决结果估计领域级来源权重、向全局权重收缩并重新校准池化预测。
- 结果
- 2357个二元问题、五个模型上Brier从0.0771降至0.0732；ForecastBench市场子集无显著提升。
- 影响
- 模型接入预测系统应看边际价值而非独立准确率，语言化置信度不足以决定何时采纳模型。
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能力门控池化在2357个已解决二元问题上把Brier从0.0771改善至0.0732，但ForecastBench市场子集无显著提升。
- •方法从已解决结果估计领域级来源权重，向全局权重收缩并重新校准池化预测。
- •核心衡量模型相对外部预测的边际价值，而非独立准确率。
- •在2357个已解决二元问题和五个语言模型上，Brier从0.0771降至0.0732，显著优于全局组合。
- •增益在泄漏控制下及对泄漏安全时间序列先验仍显著，FRED上有单独证据；但ForecastBench官方市场子集无显著提升，门控基本让位于市场。
- •四个Qwen模型上，语言化置信度无法可靠判断模型何时优于外部预测，而结果估计的能力支持更好的弃权决策。
为什么重要：混合预测中LLM的价值应以其对现有市场/统计预测的增量来衡量；该结果说明模型自报置信度不可靠，需用已解决结果校准弃权。
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