清华初创&UIUC学者用7B模型在预测市场上自我蒸馏，跑赢GPT-5.6和Opus 5 机器之心发布 在社会变化的洪流中，LLM 能不能不断修正自己对社会的认知？ 伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）的研究者在名为 Social World Model（ICML 2026:https://arxiv.org/abs/2606.11482）的框架中提出并初步探讨了这一问题。他们以Polymarket 和 Kalshi 等预测市场为天然检验场，观察当突发新闻降临时，市场参与者的信念将如何发生偏移。 但这只是第一步。UIUC 联合来自清华的初创团队 Astraculum 决定发起一项更硬核的挑战并获得了一些初步结果：LLM 的认知更新，能否不仅停留在 “训练时（Train-time）” 阶段，而是真正延伸到 “部署（Deployment-time）” 阶段？ 换句话说，当 LLM 被置于持续流动的市场数据与实时新闻中，它能否根据不断到来的真实反馈持续学习，让今天经历过的市场变化，真正改变它明天的判断？为了验证这一点，联合团队在长达 390 天的真实数据上进行了滚动训练与持续回测。结果