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Benzinga
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大语言模型在金融情绪分析中表现出高准确率，但无法预测股票回报
一项新研究对几种大语言模型（LLMs）在金融情绪分类和收益率可预测性方面的有效性进行了基准测试。研究人员发现，尽管Mistral-7B和QLoRA适配的Qwen2.5-7B等模型在分类任务中取得了高准确率，但在经过严格校正后，它们预测股市回报的能力微乎其微且不具有统计学意义。研究结果突显了金融应用中语言表现与实际经济效用之间存在的显著差距。
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Uber的AI成本飙升，暴露Token定价缺陷
Uber首席技术官透露，由于AI编码工具（特别是Claude Code）的使用量远超预期，该公司今年的AI预算已全部用尽。这种情况凸显了基于Token的定价模式可能带来的行业性问题，这种模式的成本随使用量扩展，而非按席位许可收费。这些工具的快速普及导致成本大幅增加，迫使企业重新评估AI预算策略。