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清华初创 & UIUC 学者用 7B 模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢 GPT-5.6 和 Opus 5
2 小时前
清华初创团队Astraculum携手UIUC学者，共同提出了Social World Model（SWM）框架，旨在探索大型语言模型（LLM）在部署后能否持续学习并更新其认知。该框架以Polymarket、Kalshi等预测市场为实验平台，将社会认知的更新过程转化为状态转移问题，即利用当前市场信念和突发新闻来预测大众信念的后续变化。为实现这一目标，团队采用了类似SDFT的自蒸馏机制，通过事后推演构建师生闭环，使模型能够学习新闻事件与信念变动之间的逻辑推理链，而非仅仅进行数值拟合。经过390天的真实市场数据滚动训练和回测，这一持续更新的7B模型在预测市场上的表现超越了GPT-5.6、Claude Opus 5等前沿静态大模型，且全年性能保持稳定，未出现推理能力退化。此外，团队还开发了专为持续学习设计的TrajOps引擎，提供收集、推理、训练接口，以适配SDFT方案，支持模型在真实市场中的持续运行。
