FinEvidence金融证据工作台

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RESEARCH / EVIDENCE REVIEW

把结论核对到原文

检索资料、复算指标,留下可交接的核查记录。当前资料均为虚构样本。 复算收到的交接包

指标使用固定公式;无需输入问题。对比指标会同时读取上一年度。

正在校验资料…

核查结果

等待运行

先完成一次核查

试试 Aurora Orchard 2024 年收入同比,再打开原文核对两个年度的收入。

原文核对

0 项已核对

选择一条证据,在这里核对上下文、来源与报告年度。

审查备注

记录口径、疑点或交接事项。核对状态仅为本次浏览器记录,不代表财报已由独立人员核验。

记录保存在当前浏览器;导出文件后可自行留存。

复算交接

把本次任务、事实与原文交给下一位核查者。选入复算包后,用当前受信样本重新核对金额、单位、年份和完整引用。

文件仅在本机浏览器读取,不上传、不调用模型,也不覆盖当前草稿。页首的原始审查记录与复算包格式不同。

尚未选入文件。先完成核查,再导出复算包;接收者可直接选入。

    复核证明文件与当前合成样本是否一致,不证明真实财报、人审或作者身份。协议与验证方法 ↗

    PDF 资料预检

    先检查本机报告能否提取文字、页序是否完整。文件留在浏览器,不上传,不调用模型。预检完成后仍需人工核对与许可确认。

    从官方资料开始

    打开官方 PDF 并保存,再在下方选择本机文件。目录收录两份历史业绩公告,不代表最新披露,也不提供转载许可。

      指纹采集于 2026-10-24(Asia/Taipei)。官方链接若失效,可从公告目录查找;新版文件可能不匹配旧指纹,仍可预检。

      选择本机 PDF,或先使用虚构样本试一遍。

      量化验证:草稿、交接核验与模型首轮结果

      草稿接收:虚构双页 PDF 的“导出 → 刷新 → 选入同一 PDF → 恢复并再次导出” 本地桌面/窄屏 2 / 2 跑通;原有版本无接收入口,为 0 / 2。 这是公开开发场景,不代表真实财报准确率或人工节时。 查看接收协议与复跑 ↗

      PDF 草稿:桌面和窄屏各跑通一次“原文 → 金额草稿 → 下载”,本地验收 2 / 2。只使用一份虚构双页 PDF,不代表真实财报抽取准确率。查看任务、失败与复跑方法 ↗

      交接核验:18 / 18 种人为改动被识别,10 / 10 个正常控制通过。 对照是仅检查 JSON 能否解析(识别 0 / 18),并非竞品实测。 这些是公开合成开发案例,不代表真实财报准确率。 查看差异集合与复跑方法 ↗

      8 个公开合成开发任务,一次顺序执行。6 个计算的数值与来源均正确;2 个拒绝任务中 1 个符合预期。缺前期任务被工具校验拦截,未输出数字,但仍计为失败。

      固定流程 8 / 8;模型组 15 次调用、7,471 tokens,中位耗时 3.55 秒。这里验证工程流程,不代表真实财报准确率或人工节时。

      查看题目、判定规则、完整结果与复跑命令 ↗

      如何运行真实模型与复现结果

      公开页面在浏览器中执行检索和精确计算。真实模型由本机 Python 服务调用,密钥从环境变量读取。运行后选择「模型辅助」,输入中文问题。

      git clone https://github.com/leon1111-wgl/finevidence.git
      cd finevidence
      python3 -m finevidence.server

      在本机打开 http://127.0.0.1:8765。模型配置、边界及验收命令见 运行说明。合成样本用于展示工程能力,尚不能证明真实财报准确率。