ThinkTank-ME：面中东地区事件预测的多专家框架
机器学习
2026-01-27 v1 人工智能
计算与语言
计算机与社会
多智能体系统
摘要
事件预测本质上受到多种考虑因素的影响，包括国际关系、地区历史动力学和文化背景。然而，现有的基于大语言模型的 method 采用单模型 architecture 生成沿单一显式轨迹的预测，这限制了其捕捉复杂地区背景下多元地缘政治细微差别的能力。为此，我们引入 ThinkTank-ME，一个面向中东地区事件预测的 novel Think Tank 框架，模拟真实战略决策中 collaborative expert 分析。为 facilitate expert 专业化和严格评估，我们构建了面向中东地区的事件预测基准 POLECAT-FOR-ME。实验结果表明，多 expert 合作在处理复杂时序地缘政治预测任务方面优于单一模型。代码可在 https://github.com/LuminosityX/ThinkTank-ME 查阅。
引用
@article{arxiv.2601.17065,
title = {ThinkTank-ME: A Multi-Expert Framework for Middle East Event Forecasting},
author = {Haoxuan Li and He Chang and Yunshan Ma and Yi Bin and Yang Yang and See-Kiong Ng and Tat-Seng Chua},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17065},
year = {2026}
}