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＃AAAI2025邀请谈话综述1：劳动经济学和有关空间信息的推理
Yasmine Boudiaf＆Loti /数据处理 /由CC-BY 4.0许可第39届年度AAAI人工智能会议（AAAI 2025）于2025年3月25日星期二至2025年3月4日星期二在费城举行。该计划召集了八次邀请演讲。在这篇文章中，我们给出了其中两个演讲的风味，即：预测[…]
来源:ΑΙhubyasmine boudiaf＆loti /数据处理 /由CC-BY 4.0 < / div>许可
yasmine boudiaf loti 数据处理 由CC-BY 4.0第39届年度AAAI人工智能会议（AAAI 2025）于2月25日星期二至2025年3月4日星期二在费城举行。该节目由八次受邀演讲。在这篇文章中，我们给出了其中两个演讲的风味，即：
第39届年度AAAI人工智能会议（AAAI 2025）- 使用Foundation Models Cancan大型语言模型来预测职业过渡并估算有关空间信息的理由？
Susan Athey
Susan在计算机科学与经济学的交汇处工作。过去，她研究了与机制设计，拍卖，定价和因果推理有关的问题，但最近她将注意力转向使用变压器模型对工人职业过渡进行建模。苏珊（Susan）在她最近的一些论文中描述了这项研究，涵盖了诸如性别工资差距和劳动序列数据的经济预测等主题。
劳动经济学是一个高度的经验领域，将数据与模型一起回答问题。人们几十年来一直在努力的一些流行问题包括工资差距（基于特定轴，例如性别，种族，教育水平），这是有条件的，以及职业培训计划对生产力的影响。苏珊（Susan）指出，过去回答这些问题的典型方法是线性回归，因此使用新方法进行调查已经成熟。她研究的一个激励性问题是基础模型是否可以改善经验经济学。其他研究方面的重点是对这些模型进行微调和专门针对经济学目标定制的影响。
Anthony Cohn
“他们坐在椅子上”