谷歌论文：金融研究智能体擅长复盘历史，但预测未来能力不足
rohanpaul_ai · x · 2026-08-04
谷歌一项最新研究指出，当前的金融深度研究智能体在重建过去事件方面表现优异，但在预测未来时显得力不从心。
- 整体表现不佳：在包含 400 道专家标注题的测试中，所有 17 个基线模型的整体准确率均低于 40%。
- 工作流至关重要：在使用相同 Qwen3.6-27B 基座模型的情况下，从简单的搜索循环升级为完整的金融工具与工作流栈，得分从 25.3% 提升至 32.4%。
- 额外训练收益微小：经过群体相对策略优化（GRPO）等额外训练后，成绩仅提升了 0.4 个百分点。
研究认为，目前的主要瓶颈不再是搜索、引用或报告结构，而是智能体缺乏更强的因果推理和情景推演能力。
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