加州大学洛杉矶分校和加州理工学院的研究人员推出新型基准测试工具MIRAI，它专门设计用来评估大语言模型（LLMs）在国际事件预测方面的能力。例如，我们有一个智能系统，它可以通过分析历史数据和新闻文章来预测未来的国际事件，比如国家间的冲突、合作或外交关系的转变。这种预测对于政府决策者来说非常重要，因为它可以帮助他们做出更明智的决策。
- 项目主页：https://mirai-llm.github.io
- GitHub：https://github.com/yecchen/MIRAI
主要功能：
- 国际事件预测：MIRAI能够测试LLMs是否能够准确预测未来的国际事件。
- 多信息源利用：它能够处理和分析来自不同信息源的数据，包括结构化的事件数据库和文本新闻。
主要特点：
- 系统化评估：MIRAI提供了一个系统化的环境，通过模拟真实世界的数据和情境，来评估LLMs的预测能力。
- API工具使用：LLMs可以通过API调用，使用特定领域内的库和工具，来获取和分析信息。
工作原理：
- 数据和任务定义：MIRAI使用经过清洗和解析的GDELT事件数据库，构建了一系列预测任务，涵盖从短期到长期的预测。
- 环境交互：LLMs在一个代理环境中操作，通过API与数据库交互，自主收集信息、处理数据并应用到预测中。
- 迭代预测过程：LLMs使用ReAct策略（思考、行动、观察）进行迭代，分析当前情况，生成代码来检索和分析相关数据，并观察结果以做出预测。
具体应用场景：
- 国际关系分析：政府或研究机构可以使用MIRAI来评估和改进他们的LLMs，以便更好地理解和预测国际事件。
- 政策制定辅助：通过预测国际事件，MIRAI可以帮助决策者制定基于未来可能情景的政策和应对策略。
总结来说，MIRAI是一个创新的工具，它不仅可以评估LLMs在国际事件预测方面的能力，还可以推动开发更准确、更可靠的模型，以支持国际关系分析和政策制定。
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