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那些被外部吹得天花乱坠的金融数据标准接口，在OpenAI自己的闭门测试里集体翻了车，大牌供应商的错误率直接飙过了40%。 OpenAI负责ChatGPT金融产品的Joseph Kim透露了这个内幕。 当初要把财报逐字稿打包进产品时，团队被质疑会让客户重复付钱。 但他们测完所有外部接口，发现大牌数据商的错误率高得吓人。 团队决定把数据拉进自家，端到端自己控制。 虽然产品仍保留了约50个外部连接器，但客户最买账的恰恰是这批自带数据。 不过Kim转头就拆了自家的台。 他说金融版95%的工作任何创业公司都能做，根本不用改模型。 产品完全建在现有的插件架构之上。 团队最初假设Codex能搞定80%，缺的20%才是决胜点。 但模型到底行不行，OpenAI连尺子都没有。 Kim直言，今天金融领域根本没有一个真正的好评测。 旧的知识工作评测早已饱和，没饱和的部分也是坏的。 GPT-6在金融评测上分数没涨，深挖发现多数是答案表有错或提示写得差。 不过这只是他的自述，没有第三方核对。 现有产品默认必须有人在回路把关。 他的路线图是2027年往上爬，让模型从初级分析师进阶到associate和MD的活。 但越往上目标越模糊，一个投资点子要等3年才有结果。 模型现在缺的不是事实，而是人的审美与品味。 为了教模型做幻灯片，他们只能让人看成对的页面人工挑选。 他一边喊着2027年要接管董事总经理的活，一边还在四处招募懂金融的专家来给模型补课，眼下连一张幻灯片的好坏都得靠真人肉眼二选一，这步子迈得属实有点大。 https://www.youtube.com/watch?v=v-d1WTqIULs

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