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也可能是家长监管不到位，提供高效的服务体验，根据相关规定，以便未成年用户在需要退款或解决其他问题时能够及时联系到客服人员，这一举措受到了玩家和家长的广泛赞誉。
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GPT-4分析财报比专业分析师还厉害？
没错，GPT-4在财报分析中的准确性可以媲美甚至超越专业分析师
近日美国芝加哥大学的研究人员，发表了一篇名为《大型语言模型的财务报表分析》论文，其(qi)中测试了由 OpenAI 开发的最先进的大语言模型GPT-4，在分析企业财报以预测未来收益增长的任务中的表现(xian)。
结果发现(xian)，即使仅提供标准化、匿名化的资产(chan)负债表和损益表，同(tong)时没有任何上下文的背景文本，GPT-4 也能够超越人类分析师。在预测公司收益方面达到了 0.604 的准确率得分和 0.609 的 F1 得分。
研究人员指出：“我们发现(xian)GPT-4的预测准确性，与经过(guo)严格训练的最先进机(ji)器学习(xi)模型的表现(xian)相当(dang)，GPT-4的预测能力并(bing)非仅依赖于(yu)其(qi)训练时记(ji)忆的信息，而是能够生成有关公司未来表现(xian)的有用见(jian)解。”
研究人员采(cai)用了一种(zhong)新颖的方法，通过(guo)提供结构(gou)化的财务数(shu)据和思维导图，来引导 AI模拟人类分析师的推理过(guo)程，然(ran)后识别趋势、计算比率，并(bing)综(zong)合信息形成预测。
这种(zhong)增强版本的 GPT-4 在预测未来收益方向上达到了 60% 的准确率，显著高于(yu)人类分析师预测的 53-57% 范围。
研究人员总结道：“总的来说，我们的结果表明 LLM 可能在决策中发挥重要作用， LLM 的优势可能来自(zi)其(qi)庞大的知(zhi)识库和识别模式及商业概念的能力，即使在信息不完(wan)全的情况下也能进行直观的推理。
芝加哥大学的这一发现(xian)尤(you)为引人注目，因为一直以来数(shu)值分析对于(yu)LLM来说是个巨大挑战(zhan)。
研究人员之(zhi)一的Alex Kim指出，在数(shu)值分析方面因为模型需要进行计算，执行类似人类的推理过(guo)程，并(bing)做出复杂的判断，虽然(ran) LLM 在文本任务上表现(xian)出色(se)，但(dan)它们对数(shu)字的理解通常依赖上下文提示，缺(que)乏深度(du)的数(shu)值推理或人类思维的灵活性。
这一次(ci)大语言模型能够赶(gan)得上专业机(ji)器学习(xi)模型的性能，并(bing)超过(guo)人类分析师，显示出 LLM 在金融领域的颠覆性潜(qian)力。
随(sui)着人工智能的快速进展，财务分析师可能是下一个被替代的对象。虽然(ran)人类的专业知(zhi)识和判断力不太可能在短时间内被完(wan)全取代，但(dan)像 GPT-4 这样强大的工具可以大大增强和简化分析师的工作，可能在未来几(ji)年内重塑(su)财务报表分析行业。