FinRAGBench-V：金融领域带视觉引用的多模态 RAG
FinRAGBench-V发现，顶级模型在金融页面上仅达到20–61%的块级引用召回率。多模态检索比纯文本高出近50个百分点。
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LLM 智能体能担任 CFO 吗？EnterpriseArena 132 个月的模拟揭示了巨大差距
只有Qwen3.5-9B在EnterpriseArena的132个月CFO运行中存活80%，而GPT-5.4和DeepSeek-V3.1均为0%。跳过账本对账导致失败。
WildToolBench：为何在真实世界工具调用中没有 LLM 的会话准确率能超过 15%
WildToolBench发现，在1,024个真实用户任务上，没有LLM的会话准确率超过15%，隐藏意图和指令转换是最尖锐的失败模式。
LLM 置信度与校准：研究现状深度综述
GPT-4语言化置信度的AUROC仅为约62.7%，勉强高于随机。不确定性感知的金融智能体需要比这更好的校准。
JSONSchemaBench：真实世界的模式复杂度打破了大语言模型结构化输出的保证
JSONSchemaBench发现，覆盖率从简单模式的86%骤降至复杂模式的3%，因此LLM结构化输出可能静默发出不合规的JSON。
FinMCP-Bench：MCP 架构下真实世界金融工具使用的大语言模型代理基准测试
FinMCP-Bench在613个真实MCP金融任务上，六个LLM中最佳者精确匹配率仅为3.08%，从单工具到多轮使用骤降20倍。
FinTrace：针对金融任务的 LLM 工具调用轨迹级评估
FinTrace显示，前沿LLM能选对金融工具（F1约0.9），但在使用结果上仅得3.23/5，这正是写回智能体崩溃的环节。
FinToolBench：评估LLM代理在真实金融工具使用中的表现
FinToolBench发现，所有受测LLM的意图不匹配率均超过50%，因此激进的工具调用并不意味着在金融任务上有更好的答案。
OmniEval：金融领域全方位 RAG 评估基准
OmniEval 给最佳 RAG 系统在 5 类金融任务上的数值准确率评分为 36%，因此账本智能体在写入分录前需要验证。
LLM 异常检测综述 (NAACL 2025)：强大的分类体系，缺失的表格数据覆盖
NAACL 2025的分类法依然成立，但表格覆盖缺失。金融AI团队必须自行适配视觉模型方法。
发现于中：通过校准位置注意力偏差提升长上下文 RAG
当证据位于上下文中部时，从LLM注意力权重中减去位置偏差可恢复高达15个百分点的RAG准确率，有助于金融智能体流水线。
面向 LLM 智能体的不确定性感知委派：何时从小型模型切换到大型模型
ReDAct 仅在困惑度表明不确定时，才从小模型推迟到大模型，在保持准确率的同时将智能体工作流的成本降低 64%。