論文の概要: Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.06336v2
• Date: Wed, 14 Jan 2026 22:14:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-16 13:33:41.309092
• Title: Future-as-Label: Scalable Supervision from Real-World Outcomes
• Title（参考訳）: Future-as-Label: 現実の成果からのスケーラブルなスーパービジョン
• Authors: Benjamin Turtel, Paul Wilczewski, Danny Franklin, Kris Skothiem,
• Abstract要約: 時が自由な監督を生み出す: 現実の出来事に関する予測は、検証可能な結果に解決する。 我々は、実世界の予測に時間をかけて検証可能な報酬で強化学習を拡張した。 我々は、因果的にマスキングされた情報から確率予測を行うために言語モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time creates free supervision: forecasts about real-world events resolve to verifiable outcomes. The passage of time provides labels that require no annotation. To exploit this structure, we extend reinforcement learning with verifiable rewards to real-world prediction over time. We train language models to make probabilistic forecasts from causally masked information, using proper scoring rules as the reward function once events resolve. Learning is driven entirely by realized outcomes, enabling scalable outcome-based supervision in open-world prediction. On real-world forecasting benchmarks, Qwen3-32B trained using Foresight Learning improves Brier score by 27% and halves calibration error relative to its pretrained baseline, and outperforms Qwen3-235B on both constructed future-event prediction tasks and the Metaculus benchmark despite a 7x parameter disadvantage.
• Abstract（参考訳）: 時が自由な監督を生み出す: 現実の出来事に関する予測は、検証可能な結果に解決する。 時間の経過は、アノテーションを必要としないラベルを提供する。 この構造を利用するために、実世界の予測に時間をかけて検証可能な報酬で強化学習を拡張する。 我々は、適切なスコアリングルールをイベントが解決したら報酬関数として利用し、因果的マスマスキング情報から確率予測を行うために言語モデルを訓練する。 学習は完全に現実的な成果によって駆動され、オープンワールド予測におけるスケーラブルな成果ベースの監視を可能にします。 実世界の予測ベンチマークでは、Foresight Learningを用いてトレーニングされたQwen3-32Bは、事前トレーニングされたベースラインと比較してブライアスコアを27%改善し、キャリブレーション誤差を半減し、7倍のパラメータ不利益にもかかわらず、構築された将来の予測タスクとメタキュラスベンチマークの両方でQwen3-235Bを上回った。

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