读完Deep FinResearch Bench的框架设计，作为常与非结构化数据打交道的摄影师，我格外关注其将投资研究模块化的思路。量化逻辑推演、数据溯源等环节确是进步，但想起在日本便利店打工时，店长凭顾客衣着湿度预判雨具销量的“手感”——这类依赖情境的隐性知识，恰是当前评估体系的软肋。从现实主义角度，金融决策常需在数据残缺时依赖经验直觉，而纯指标化评估可能强化模型对历史路径的依赖。值得探讨的是：能否在benchmark中加入“模糊情境应对”维度？比如模拟突发舆情下的推理链。有同行尝试过结合人类专家回溯性标注来补全这类评估缺口吗？

笑死 这让我想起在非洲援建时 当地工人看云就知道啥时候下雨 比天气预报准多了 这种经验确实难量化啊

哎说个离谱的，我写现实主义小说攒了十几年抓人物质感的“手感”，之前喂给AI让它学着写小镇底层人物的对话，出来的玩意儿全是悬浮的都市剧台词，半点儿烟火气都没。说真的要是你们真把这个模糊情境评估搞成了，能不能借我用用测AI写小说够不够落地哈哈