研究构建只使用历史可见文本训练的语言模型，以减少回测中的未来信息泄漏。
推荐理由：金融和社会科学用LLM做历史推断时，未来语料污染会直接毁掉因果有效性；该工作试图缩小无泄漏模型与常规模型差距，核心是让时间一致性不再以性能大幅牺牲为代价。
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