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美联储-全金融与经济学讨论系列：总回忆？评估大型语言模型的宏观经济知识（英译中）-250711
研报作者：Leland D. Crane，Akhil Karra，Paul E. Soto
来自：美联储
时间：2025-07-11 11:27:38
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股票名称
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股票代码
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研报类型（PDF）
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发布者fi***an
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研报出处美联储
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研报页数48 页
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推荐评级
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研报大小1,851 KB
研究报告内容
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核心观点
- 大型语言模型（LLM）在近期宏观经济数据的回忆上表现准确，但随着历史时间的推移，准确性下降。
- 主要错误包括混淆首次发布数据与后续修订，以及混淆过去和未来的参考期数据。
- 尽管LLM在单个数据发布日期的回忆上通常准确，但在跨系列汇总时，它们可能错误地认为掌握了尚未发布的数据，显示出在历史分析和实时预测中的局限性。
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