深度分析
NextFund：統一即時績效追蹤平台，全面可視化 LLM 代理人投資決策
隨著大型語言模型開始參與即時投資決策，傳統評估僅看最終報酬缺乏透明度。NextFund透過即時市場接取、跨市場多代理協作與完整決策紀錄，讓模型表現可比、失誤可診斷。實驗顯示平台提升評估公平性與可操作性。平台支援美國、中國與香港股市，並提供互動式交易競技場，讓使用者從排行榜直觀追蹤每筆交易背後的推理。
金融 AI
深度分析
「FENCE」金融多模態越獄偵測資料集首次發布：提升視覺語言模型安全性
隨著視覺語言模型在金融領域的應用增加，越獄攻擊風險亦隨之擴大。研究推出雙語多模態資料集 FENCE，聚焦影像嵌入的威脅，並以金融場景驗證模型弱點。測試顯示即使是 GPT‑4o 等高安全模型亦有數百分比的攻擊成功率，凸顯防護需求。此外，FENCE 在模型測試中保持高準確率，證明其可作為金融 AI 安全的評估工具。
大型語言模型
Hubble：LLM 驅動的安全自動化 Alpha 因子發掘框架
量化金融的 Alpha 因子發掘因搜尋空間龐大而困難。研究者開發 Hubble，利用 LLM 作為搜尋啟發式，並以領域專屬運算子語言與 AST 沙箱確保安全。系統在美股樣本上多輪迭代，最高綜合得分 0.827，展示了 LLM 結合安全約束的因子自動化探索效能。