FilingLoop：LLM 智能体审阅企业披露文件的基准与自进化框架
原文标题：FilingLoop: Evaluating and Evolving LLM Agents for Corporate Disclosure Review and Revision
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论文推出 FilingLoop，基于 SEC 历史往来函件重建 96 家公司 380 个以 IPO 为主的审阅任务，用独立评估器对照 6099 条要求打分并审计无依据声明。框架在案例内迭代审阅修订、跨案例进行程序性学习且不更新权重，使要求满足率从 24.28% 升至 27.96%，完全解决评论比例从 16.90% 升至 20.75%。
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FilingLoop 用 380 个 IPO 审阅任务测 LLM 智能体，自进化后要求满足率仅从 24.28% 升至 27.96%。
- •基准基于 SEC 历史往来函件，覆盖 96 家公司、380 个以 IPO 为主的审阅任务
- •评估器对照 6099 条要求打分，并审计无依据声明与有害修订
- •自进化不更新模型权重，仅把要求级反馈转为角色化指引，且只影响后续案例
- •要求满足率 24.28%→27.96%，完全解决评论比例 16.90%→20.75%
为什么重要：这是少见的面向真实披露审阅流程的智能体基准，且结果说明当前智能体在证据支撑的合规审阅上仍远未可用，对金融合规 AI 落地预期有直接校准作用。
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