Chain-of-Table：LLM 推理链中的演进表格
Chain-of-Table (ICLR 2024) 通过将表格本身作为演进的中间状态来改进 LLM 的表格推理能力。在 WikiTQ 数据集上达到了 67.31% 的准确率，而之前的基准为 61.48%。在超过 4,000 个 token 的大表格上，其优势达到了 +10.25 个百分点，且可直接应用于 Beancount 账本查询代理。
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TableLlama：7B 开源模型在表格理解上能否媲美 GPT-4？
TableLlama 在 260 万个表格任务示例上对 Llama 2 (7B) 进行了微调，在列类型标注等结构化任务上击败了 GPT-4（F1 值 94 对 32），但在 WikiTQ 组合推理上落后 33 分——这为 7B 开源模型在当今金融 AI 领域的能力边界提供了一个经过校准的基准。
TAPAS：无需 SQL 的弱监督表格问答及其对 Beancount 的意义
TAPAS（Google Research, ACL 2020）通过选择单元格并应用标量聚合来回答表格问题，无需生成 SQL。本文分析了其架构、在 SQA 上 12 个百分点的准确率提升，以及为什么单元格选择范式适用于小型 Beancount 账本查询，但在大规模场景下会失效。
MAC-SQL：多智能体协作的 Text-to-SQL
MAC-SQL (COLING 2025) 使用三个专用智能体——用于模式缩减的 Selector、用于问题分解的 Decomposer 以及用于执行引导的 SQL 纠错的 Refiner——在 BIRD 基准测试上达到了 59.59% 的执行准确率；消融实验表明 Refiner 的贡献最大（+4.63 分），这对 Beancount 账本查询生成具有直接意义。
DIN-SQL：用于 Text-to-SQL 的分解式上下文学习
DIN-SQL (NeurIPS 2023) 将文本转 SQL 分解为模式链接、复杂度分类和 SQL 生成阶段，在不进行微调的情况下，将 GPT-4 在 Spider 上的执行准确度从 67.4% 提升至 85.3% —— 这种分解策略也可以直接应用于 Beancount 的 BQL 查询语言的自然语言接口。
BIRD 基准测试：大语言模型 Text-to-SQL 在真实数据库中的差距
BIRD 基准测试（NeurIPS 2023）在 95 个真实数据库上测试了大语言模型——GPT-4 在有领域提示的情况下执行准确率仅为 54.89%，而没有提示时仅为 34.88%。这 20 个百分点的差距直接决定了 Beancount 自然语言 BQL 接口需要解决的问题。
GraphRAG：从局部到全局的查询导向摘要生成
微软的 GraphRAG 在文本语料库上构建了一个基于 Leiden 分区的实体图，并预先计算社区摘要，以回答标准向量 RAG 无法处理的全局理解问题——但 2025 年的一项偏差审计显示，在修正了 LLM 作为裁判评估中的位置和长度偏差后，其 72–83% 的胜率大幅下降。
FinAuditing：大语言模型在真实 SEC XBRL 审计任务中得分低于 14%
FinAuditing 在 1,102 个真实 SEC XBRL 申报实例上对 13 个大语言模型进行了零样本测试；财务数学验证的最高分仅为 13.86%，概念检索的最高分为 12.42% —— 这些结果直接限制了在没有外部工具的情况下，可以信任 AI 会计工具自动执行的任务范围。
InvestorBench：金融交易决策中的大语言模型智能体基准测试
InvestorBench (ACL 2025) 在股票、加密货币和 ETF 交易的回测中，通过累计回报率和夏普比率（而非问答准确率）对 13 个大语言模型骨干进行了测试。Qwen2.5-72B 以 46.15% 的累计回报率荣登股票榜首；针对金融微调的模型在股票表现上反而不如预期。模型参数量比领域微调更能可靠地预测性能。
StructRAG (ICLR 2025)：选择正确的文档结构，性能领先 GraphRAG 28 分
StructRAG (ICLR 2025) 在推理前根据每个查询将路由到适当的任务结构类型（表格、图、目录、算法或分块），在 Loong 基准测试中比 GraphRAG 高出 28 分，且运行速度快 22 倍，仅 DPO 训练的路由模型就带来了 15 分的准确率提升。
