macro2mind：用预测市场信号训练行为推理

Yining Zhao 等研究者提出 macro2mind，用 GRPO 结合预测市场信号训练语言模型，将行为推理拆成推断市场参与群体、预测其信念更新、聚合成价格等显式步骤。 据论文，在 SWM-Bench 上，macro2mind 在 Polymarket 取得方向准确率与相关性的 SOTA；用市场数据训练后，零样本迁移到 Humanual、OvertonBench、PRISM、CAD 四个用户模拟基准，在零样本方法中表现有竞争力。作为数据生成器时，它使下游模拟器对未见用户的准确率提升 15.5 个百分点，比其骨干模型生成的数据高 13.2 个百分点。这些均为论文报告结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。