PAWS：面向政策驱动的多智能体金融世界模拟数据集发布
针对现有金融多智能体模拟数据集缺乏与历史证据时间对齐的问题，研究人员推出了 PAWS（政策驱动型智能体世界模拟）数据集。该数据集涵盖 36 个经过验证的美国金融与经济政策事件、12,727 条与政策关联的新闻记录，以及 65,291 个基于实际来源的利益相关者行为。每个行为均关联支撑新闻，并通过多层事件框架表征交互模式与金融行动类别，为金融多智能体仿真与宏观政策影响模拟提供了扎实的数据基础。
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孟加拉语长文本语音合成数据集BanglaKontho发布
针对孟加拉语在神经文本转语音（TTS）领域缺乏高质量长文本朗读资源的现状，研究人员推出了BanglaKontho数据集。该数据集源自专业有声读物录音，包含20小时单人发音数据、7050条经转写校验的24 kHz切分片段，旨在解决现有语料缺乏长文本韵律与连贯叙述的问题。此外，研究团队还发布了支持孟加拉风格数字分组、货币与日期表达的文本正则化工具。