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A small economic forecaster trained from raw Fed PDFs beat GPT-5

blog.lightningrod.ai
5 ポイント·投稿者 bturtel·3 か月前·0 コメント

Show HN: Open-source LLM and dataset for sports forecasting (Pro Golf)

huggingface.co
7 ポイント·投稿者 bturtel·5 か月前·0 コメント

Show HN: Trained an LLM to predict "What will Trump do?"

huggingface.co
10 ポイント·投稿者 bturtel·5 か月前·2 コメント

What can't be automated? The Last Human Bottleneck

bturtel.substack.com
2 ポイント·投稿者 bturtel·5 か月前·0 コメント

Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes

arxiv.org
17 ポイント·投稿者 bturtel·6 か月前·0 コメント

TMLR: Outcome-Based Reinforcement Learning to Predict the Future

openreview.net
4 ポイント·投稿者 bturtel·7 か月前·1 コメント

Natural Selection Is Already Shaping AI

bturtel.substack.com
2 ポイント·投稿者 bturtel·8 か月前·0 コメント

Flooding the AI Frontier

bturtel.substack.com
2 ポイント·投稿者 bturtel·10 か月前·0 コメント

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bturtel
·5 か月前·議論
Great question! It's probabilistic so not really "right vs wrong" on any single question, but who better estimated the likelihood. One big difference shows up when there's no useful context - we ran the same eval WITHOUT including any useful up-to-date context with questions. In this case, GPT-5 stays overconfident and its BSS drops to -11.3% (vs -4.3% ours) - worse than just guessing the base rate. So one advantage of the RL training is just learning to know what you don't know, and identify when there's real signal.