From Long News to Accurate Forecast: Importance-Aware Fusion and PRM-Guided Reflection for Time Series Forecasting

En 3 lignesNouvelle méthode pour intégrer les actualités dans la prévision de séries temporelles via compression intelligente et supervision de retrieval. Un modèle de récompense estime l'utilité prédictive de chaque article, tandis qu'un PRM guide la sélection d'articles supplémentaires. Tests sur finance, énergie, trafic et bitcoin montrent amélioration de précision et réduction des itérations.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain