AI可能比你更会炒股？最新研究：GPT-4比人类更擅长金融分析和预测

AI可能比你更会炒股？最新研究：GPT-4比人类更擅长金融分析和预测 这一发现可能会颠覆金融服务业。与其他商业部门一样，金融服务业正在竞相采用生成式人工智能技术。根据这项最新研究的研究，在分析财务报表以及根据这些报表做出预测等方面，大语言模型比人类做得更好。“即使没有任何叙述或行业特定信息，大语言模型在预测盈利变化方面的能力也优于金融分析师们，”该研究称，“在分析师遇到难题时，大语言模型比人类分析师表现出相对优势。”该研究利用“思维链（chain-of-thought）”提示，指导GPT-4识别财务报表的趋势并计算不同的财务比率。在此基础上，大语言模型可以分析信息并预测未来的收益结果。该研究称：当我们使用思维链提示来模拟人类推理时，我们发现GPT的预测准确率达到了60%，明显高于分析师的准确率。人类分析师在预测准确度方面接近50%的范围。该研究的作者还表示，大语言模型能够在信息不完整的情况下识别财务模式和商业概念，这表明该技术应该在未来的财务决策中发挥关键作用。最后，该研究发现，如果将GPT-4的金融敏锐性应用于交易策略，能够获得更多交易回报，通常能跑赢大盘。研究称：“我们发现，基于GPT预测的多空策略表现优于市场，并产生显著的阿尔法和夏普比率（对资产的风险和收益进行综合考量的指标）。” ... PC版： 手机版：

《乔继英·证券分析（上、下册）精读班》

《乔继英·证券分析（上、下册）精读班》 简介：乔继英的《证券分析》精读班深入解读经典投资理论，结合实战案例，帮助投资者掌握价值投资精髓。课程内容涵盖财务报表分析、估值模型及市场策略，适合从入门到进阶的学员系统学习。 亮点：专业解读经典理论，实战案例丰富，适合不同水平投资者，提升投资决策能力。 标签：#证券分析 #价值投资 #财务报表 #乔继英 #精读班 更新日期：2025-04-30 18:51:25 链接：https://pan.quark.cn/s/b48e78aec097

泰国“赌场合法化”有重大进展，全球知名投资者表现出浓厚的兴趣。

泰国“赌场合法化”有重大进展，全球知名投资者表现出浓厚的兴趣。 泰国财政部副部长朱拉潘先生在5月23日表示，当天他与泰国工业联合会和泰国商会的代表会面，共同商讨设立综合娱乐中心（含合法赌场）事宜。这两大组织都对此计划表示支持，认为综合娱乐中心将大力推动旅游业发展，特别是能打造新的人造旅游目的地。他们也相信政府有能力对相关法律法规进行规范和监督，因为这些法律仅针对特定领域。 朱拉潘先生指出，政府已准备好就综合娱乐中心专案与私营部门、投资者、民众及利益相关者交换意见，并计划与多个投资团体进行讨论。这些团体包括主题公园、体育场及体育赛事、世界级表演和演唱会以及未来建筑（如拉斯维加斯的「球体建筑」）的投资者。这都显示投资者对泰国的综合娱乐中心抱持浓厚兴趣。 过去两周，已有两家世界级投资者前来洽谈综合娱乐中心的投资，分别是米高梅国际酒店集团和永利度假村。预计后续还会有约5到7家投资者前来商议。这些投资者普遍认为泰国，特别是曼谷地区，具有巨大的投资潜力，预计投资金额可能达到2,000至3,000亿泰铢。目前，政府已接受这些建议，但尚未确认专案投资地点。 针对外界对赌场可能引发的担忧，朱拉潘先生提到，泰国公民进入赌场或许会设定帐户内需有5,000万泰铢的条件，这或许能让担忧赌场的人更安心。但他同时指出，此条件并不能解决非法赌场问题，最终是否修改将由议会决定。此外，为解决赌博成瘾问题，政府将采取引入外部或第三方机构协助的机制，例如鼓励家庭成员参与解决赌博成瘾问题。

GPT-4、Llama 2比人类更懂“人类心理”？最新研究登上Nature子刊

GPT-4、Llama 2比人类更懂“人类心理”？最新研究登上Nature子刊 这些发现不仅表明大型语言模型（LLMs）展示出了与人类心理推理输出一致的行为，而且还突出了系统测试的重要性，从而确保在人类智能和人工智能之间进行非表面的比较。相关研究论文以“Testing theory of mind in large language models and humans”为题，已发表在 Nature 子刊 Nature Human Behaviour 上。GPT 更懂“误导”，Llama 2 更懂“礼貌”心智理论，是一个心理学术语，是一种能够理解自己以及周围人类的心理状态的能力，这些心理状态包括情绪、信仰、意图、欲望、假装等，自闭症通常被认为是患者缺乏这一能力所导致的。以往，心智理论这一能力被认为是人类特有的。但除了人类之外，包括多种灵长类动物，如黑猩猩，以及大象、海豚、马、猫、狗等，都被认为可能具备简单的心智理论能力，目前仍有争议。最近，诸如 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLMs）的快速发展引发了一场激烈的争论，即这些模型在心智理论任务中表现出的行为是否与人类行为一致。在这项工作中，来自德国汉堡-埃彭多夫大学医学中心的研究团队及其合作者，反复测试了两个系列的 LLMs（GPT 和 Llama 2）的不同心智理论能力，并将它们的表现与 1907 名人类参与者进行比较。他们发现，GPT 模型在识别间接要求、错误想法和误导三方面的表现，可以达到甚至超越人类的平均水平，而 Llama 2 的表现还不如人类。图｜人类（紫色）、GPT-4（深蓝色）、GPT-3.5（浅蓝色）和 LLaMA2-70B（绿色）在心智理论测试中的表现。在识别失礼方面，Llama 2 要强于人类，但 GPT 表现不佳。研究团队认为，Llama 2 表现好是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感，GPT 表现较差其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。AI 的心智理论已达人类水平？在论文的讨论部分，研究团队对 GPT 模型在识别不当言论任务中的表现进行了深入分析，实验结果支持了 GPT 模型在识别不当言论方面存在过度保守的假设，而不是推理能力差。当问题以可能性的形式提出时，GPT 模型能够正确识别并选择最可能的解释。同时，他们也通过后续实验揭示了 LLaMA2-70B 的优越性可能是由于其对无知的偏见，而不是真正的推理能力。此外，他们还指出了未来研究的方向，包括进一步探索 GPT 模型在实时人机交互中的表现，以及这些模型的决策行为如何影响人类的社会认知。他们提醒道，尽管 LLM 在心智理论任务上的表现堪比人类，但并不意味着它们具有人类般的能力，也代表它们能掌握心智理论。尽管如此，他们也表示，这些结果是未来研究的重要基础，并建议进一步研究 LLM 在心理推断上的表现会如何影响个体在人机交互中的认知。 ... PC版： 手机版：

游戏玩家在与注意力和记忆力有关的认知任务中表现出更好成绩

游戏玩家在与注意力和记忆力有关的认知任务中表现出更好成绩 这项研究是在利默里克大学的 Lero Esports 科学研究实验室进行的，共有 88 名年轻人参与，其中一半人每周定期玩 7 小时以上的动作类电子游戏。参与者接受了三项任务的测试，以衡量他们认知能力的不同方面一项简单的反应时间测试，一项涉及对数字和字母组合做出反应的切换任务，以评估执行功能和工作记忆，以及一项基于迷宫的活动，以评估视觉空间记忆。研究人员发现，经常玩游戏的人完成数字字母任务和迷宫任务的速度分别比不玩游戏的人快 12.7% 和 17.4%。利默里克大学和爱尔兰科学基金会软件研究中心（Lero）的亚当-托特（Adam Toth）博士是这项研究的作者之一。爱尔兰科学基金会软件研究中心 Lero 团队在《英国心理学杂志》（British Journal of Psychology）上发表的一项新研究发现，经常玩游戏的人在注意力和记忆力等认知功能测试任务中表现更好。图为主要作者、利默里克大学（UL）Lero Esports Science Resarch Lab主任马克-坎贝尔（Mark Campbell）教授和通讯作者、UL Lero的亚当-托特（Adam Toth）博士。图片来源：Alan Place马克-坎贝尔博士补充说："与我们实验室以前的工作一样，这项研究可能会对认知能力至关重要的行业产生影响，如外科手术和空中交通管制，在这些行业中，可以鼓励玩视频游戏，以帮助培养所需的精英认知能力。"研究还从另一个角度进行了调查，即游戏玩家是否比普通人更不容易患上认知疲劳症。在对最初的认知测试进行重新评估之前，会给一些参与者分配额外的任务，这些任务需要长时间集中注意力，并会导致认知疲劳（表现下降）。研究人员发现，游戏玩家和非游戏玩家的成绩下降速度相同，在认知疲劳程度上没有明显差异。编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

曾被认为是独居的灵长类动物也表现出多种多样的社会组织

曾被认为是独居的灵长类动物也表现出多种多样的社会组织 包括人类在内的灵长类动物通常被认为是社会性很强的动物，许多猴子和猿类都组成了群体。相比之下，狐猴和其他原猴灵长类动物（俗称"湿鼻"灵长类动物）历来被视为独居动物。这种观点导致人们猜测不同的社会结构是随后发展起来的。因此，之前的研究主要集中在探索灵长类动物结对生活的起源和发展。然而，最近的研究表明，许多夜间活动的原猴灵长类动物实际上并不是独居的，而是雌雄成对生活，这对研究来说更具挑战性。但这对所有灵长类动物祖先的社会组织形式意味着什么？为什么有些种类的猴子群居，而另一些则成对生活或独居？苏黎世大学和斯特拉斯堡大学的研究人员现在对这些问题进行了研究。在研究过程中，休伯特-库里安多学科研究所的夏洛特-奥利维尔收集了野生灵长类种群中社会单位构成的详细信息。经过数年时间，研究人员建立了一个详细的数据库，该数据库涵盖了 200 多种灵长类动物的近 500 个种群。在数据库记录的灵长类物种中，有一半以上表现出一种以上的社会组织形式。"最常见的社会组织形式是多只雌性和多只雄性生活在一起的群体，例如黑猩猩或猕猴，其次是只有一只雄性和多只雌性生活在一起的群体例如大猩猩或叶猴，"最后一位作者、苏黎世大学的阿德里安-耶吉（Adrian Jaeggi）说。"但有四分之一的物种是成对生活的。"考虑到一些社会生态学和生活史变量，如体型、饮食或栖息地，研究人员计算出了不同社会组织形式的概率，包括生活在大约 7000 万年前的我们的祖先。这些计算基于乌兹赫德大学进化医学研究所的乔丹-马丁（Jordan Martin）开发的复杂统计模型。为了重建灵长类动物的祖先状态，研究人员依靠化石进行了研究，化石显示祖先灵长类动物的体型相对较小，而且是树栖动物这些因素与成对生活密切相关。马丁说："我们的模型表明，灵长类祖先的社会组织是多变的，而迄今为止最有可能的形式是配对生活。他补充说，只有大约 15% 的祖先是独居的。因此，只有在灵长类历史的后期，才会进化出更大的群体生活"。换句话说，早期灵长类动物的社会结构与今天人类的社会结构很可能比以前设想的更为相似。耶吉说："许多灵长类动物，但绝不是我们所有人，都过着成双成对的生活，同时也是大家庭、更大的群体和社会的一部分。早期灵长类动物的成对生活并不等同于一夫一妻制或合作照料婴儿。"最后一位作者、来自斯特拉斯堡的卡斯滕-施拉丁（Carsten Schradin）解释说："更有可能出现的情况是，特定的雌性和特定的雄性在大部分时间里都在一起，共享同一个家园和睡觉的地方，这对它们来说比独居更有利。例如，这使它们能够抵御竞争者或相互取暖。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：