文章 "交易中的神经网络：一种复杂的轨迹预测方法（Traj-LLM）"

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新文章 交易中的神经网络：一种复杂的轨迹预测方法（Traj-LLM）已发布：

在本文中，我想向您介绍一种为解决自动驾驶领域问题而开发的有趣的轨迹预测方法。该方法的作者结合了各种架构解决方案的最佳元素。

预测金融市场未来价格走势在交易者的决策过程中起着关键作用。高质量的预测使交易者能够做出更明智的决策并最小化风险。然而，由于市场的混沌和随机性质，预测未来价格轨迹面临着诸多挑战。即使是最先进的预测模型，也常常无法充分考虑影响市场动态的所有因素，例如参与者行为的突然转变或意外的外部事件。

近年来，随着人工智能的发展，特别是在大型语言模型（LLMs）领域，为解决各种复杂任务开辟了新的途径。 LLMs 在处理复杂信息和以类似于人类推理的方式建模场景方面展现出了显著的能力。这些模型成功应用于从自然语言处理到时间序列预测的各个领域，使它们成为分析和预测市场走势的有前景的工具。

我想向您介绍论文“Traj-LLM：利用预训练大型语言模型增强轨迹预测的新探索”中描述的Traj-LLM算法。 Traj-LLM 是为了在自动驾驶车辆轨迹预测领域解决问题而开发的。作者们提出使用 LLMs 来提高对交通参与者未来轨迹预测的准确性和适应性。

此外， Traj-LLM 将大型语言模型的强大功能与创新的时间依赖性和对象间交互建模方法相结合，即使在复杂和动态的条件下，也能实现更准确的轨迹预测。该模型不仅提高了预测的准确性，还提供了分析和理解潜在未来情景的新方法。我们预计，采用作者提出的这种方法能够有效地完成我们的任务，并将提高对未来价格走势预测的质量。

Traj-LLM 



作者：Dmitriy Gizlyk

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