利用LLM进行Solomonoff启发式假设排序，用于不确定性预测

这项研究探索了大型语言模型（LLMs）的一种新颖应用，以解决不确定性下的预测问题，其灵感来自于Solomonoff的归纳推理理论。这项工作的影响很大程度上取决于所提出方法的预测准确性和效率的经验验证。

• •将LLM应用于不确定性下的预测假设排序。
• •灵感来自Solomonoff理论。
• •专注于提高预测准确性和效率。