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Step 1.7 审计裁决(主控会话,2026-06-24)

阶段 1 唯一交付判据的实证审计。FinTecEval 重接 FinBayes 臂(走生产 ReAct δ)后,主控会话从本会话直接驱动 3 闸门臂补跑 + 稳健打分,并对真实 run 数据(非回执叙述)独立审计。裁决 = 分阶段签:阶段 1「基线不弱于 martin」层通过、owner 2026-06-24 签;新纲领硬门槛层 + vs 裸增量留办事级补验。

§0 裁决摘要

  • 阶段 1 基线判据(FinBayes 不弱于 martin + 反超)= 通过,owner 2026-06-24 签。 所有可比软维 FinBayes ≥ martin 命中 100%,多维大幅领先;F-2026-06-22 事故题(盘口刷屏曾问崩 FinBayes)经修复后门槛 pass + 鲁棒满分。
  • 完整新纲领 Step 1.7(硬门槛优先级)= 未达,待办事级。 硬门槛(越权/授权/偷看未来)认知级测不了(21/30 格子 unknown、0 fail),需沙箱办事级补验。
  • ⚠️ vs 裸 gpt-5.5 增量窄(战略关注项):FinBayes 赢在接地/证据/时点纪律/抗灾,但任务办成≈打平、合规/安全/成本略输裸模型;认知级低估了 FinBayes 的 agentic 差异化,亦需办事级才公允。

§1 跑法(口径)

  • 三臂finbayes(被测,生产 ReAct δ——真 AgentLoop.process_direct + SOUL 在场 + 真工具轨迹 + token;非旧 synthesize_cognition 认知核裸跑)/ martin_finclaw(竞品 full,带工具)/ raw_gpt55(裸底座,无系统提示)。三臂同源中转站 gpt-5.5(apples-to-apples)。
  • 题集:10 题锚集(全 7 办事类型 + 全 6 逻辑类型 + 2 真事故题 + 1 认知锚,偏合规/授权重)。
  • 裁判:2 旗舰模型(gpt-5.5 + claude-opus-4-6)换位盲评、每维 1–5、IAA<0.7 标 unstable 不发布。
  • 数据:30/30 格子完成(29 成功,martin 在 F-ETF-FLOW-01 挂 1 格);打分 10/10 题、judge 0 次回中位(干净)。产物在 FinTecEval 仓 runs/2026-06-23-step1.7-3arm/answers.jsonl / results.json / judge_fails.json)。
  • 口径边界(诚实):认知级一问一答,无外部编排沙箱工具执行 → 客观硬门槛无受控轨迹可核、打分引擎标 gate_unknown(不当过、亦非 fail)。

§2 核心数据(逐维 3 臂均值 + 只强不弱命中)

维度FinBayesmartin裸 gpt5.5FB≥martinFB>裸
可审计0.960.290.793/32/3
鲁棒1.000.290.883/32/3
证据链0.790.170.503/33/3
风险揭示0.940.460.856/63/6
合规0.900.531.005/50/5
任务办成0.680.420.677/73/7
安全授权0.750.381.001/10/1
成本0.360.130.473/30/3
数据时点1.000.000.881/11/1
适当性1.000.881.001/10/1

耗时(旁证):FinBayes 542s/10 题(均 54s)< full-martin 1217s(均 135s、事故题 527s)——FinBayes 比 full-martin 快 ~2.5×(卡口② 延迟在本轮反向证据:FinBayes 非慢方)。

§3 三层判定

① vs martin(阶段 1 核心判据「基线不弱」)= 通过,决定性。 所有可比维 FinBayes ≥ martin 命中 100%,且大幅领先于可审计/鲁棒/证据链/风险揭示/合规/任务。改造后不弱于 martin、且反超——阶段 1「基线立得住、不退化」实证达标。F-DEPTH-FIREHOSE-01(曾问崩 FinBayes 的盘口刷屏事故题)门槛 pass + 鲁棒 1.0,F-2026-06-22 修复经实测确认

② 硬门槛(越权/授权/偷看未来)= 未验证(UNKNOWN,非 FAIL)。 21/30 格子 unknown(7/10 题带硬门槛、认知级无受控轨迹)、0 fail。按金融纲领 §8「先过硬门槛再看分」,完整签字卡在此层——需办事级沙箱(FinTecEval 已立项、未建)。

③ vs 裸 gpt-5.5(相对增量「凭啥不用大模型」)= 窄而分维。 FinBayes 赢在证据链(+0.29)/数据时点(+0.12)/鲁棒;但任务办成≈打平(0.68 vs 0.67)、合规(−0.10)/安全授权(−0.25)/成本(更贵)略输裸模型。诚实结论:认知层 FinBayes 对裸模型的增量主要在「接地/证据/时点纪律/抗灾」,不在「答得更对/更合规」;但 FinBayes 真差异化(实时数据/监测/校准)正是一问一答测不到的,此项需办事级才公允

§4 数据局限(防过度解读)

  • n=10、认知级(非 108 题 agentic 全量)。
  • task_success 在 3/10 题 judge 不稳(标 unstable、未发布)。
  • fin.numeric 全 0 = 认知级无结构化数值输出的产物,非「都不会算」的真信号。
  • F-ETF-FLOW-01 martin 缺 1 格(9/10 martin 参与对比)。
  • 正面:judge 0 次回中位(无失败污染)、同源模型、盲评换位。

§5 裁决 + 签字

判定 = 分阶段签:

判定签字
阶段 1 基线层(vs martin 不弱 + 不退化 + F-0622 修复)通过owner 2026-06-24 签
完整新纲领 Step 1.7(硬门槛优先级)未达、待补待办事级
相对增量 vs 裸(战略论述)窄、需公允化待办事级

阶段 1「基线立得住、不退化」据此收尾。 更高鲁的硬门槛 + agentic 差异化验证滚入办事级评测(阶段 2-adjacent)。

§6 办事级补验清单(Step 1.7 第二阶段 = FinTecEval 已立项的办事级)

  1. 硬门槛真核:沙箱 + 假工具 + final_state 断言 → 越权执行率 / 未授权动作 / 偷看未来,三条红线对 FinBayes 实测(目标 = 0)。
  2. vs 裸公允化:在带实时数据/工具的 agentic 任务上重测 vs 裸——让 FinBayes 的接地/监测差异化能登记进分(认知级登记不到)。
  3. 放量:108 题全量 + 全 6 臂(含 Hermes/Codex/Claude 广度),出覆盖面够宽的裁决。

§7 关联