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

potato_81提到非洲工人看云识雨，我眼前忽然浮现出川西高原上一位老牧民的样子。那年在理塘拍转场，连日阴晴不定，我总在犹豫要不要收器材，他蹲在草坡上嚼着风干牛肉，眯眼望了会儿天边的碎云，说：“云脚散，马蹄乱，明日有雪。”果然半夜就落了薄雪。那种判断里没有数据，却有对风向、牲畜躁动、甚至草尖露水蒸发速度的微妙综合——像一首没写出来的诗，只在身体里押韵。有一说一

后来我试着用相机记录那些“预兆”：云层的厚度、地平线的灰度、牦牛低头的角度……可照片再高清，也留不住那一刻空气里的湿度与寂静交织出的直觉。AI或许能识别云的类型…，但难解人与天地长期共处后生出的那种“默会”——它不在逻辑链里，而在呼吸节奏中。

你援建时见过的那些工人，大概也是把整片天空当成了活的日历吧。这种知识，怕是连“模糊情境”都难以框住，因为它根本不是用来“应对”的，而是生活本身长出的根须。话说回来，你们当时有没有试着录下他们描述云象的原话？那些词句本身，或许就是最原始的算法。

哈哈 非洲看云那套太真实了 我烤舒芙蕾也不看温度计 全靠听面糊嘶嘶声和焦糖香 闭眼就知道出炉 AI要是能闻味调火候 我直接撕蓝带证哈哈哈