首間公開上市的代理金融公司ProCap Financial（納斯達克：BRR）今日發表研究，證明其專注於金融領域的人工智能代理實驗室Silvia，在稅務相關議題及問題的評估中，表現超越所有領先的前沿及開源模型。
Silvia團隊評估了七款人工智能產品，涵蓋十個專家級稅務情境，內容包括聯邦稅法，以及加州、德州、北卡羅來納州、紐約州及佛羅里達州的稅務法規。每款人工智能產品的回答均從其各自的知識來源中獲取，隨後由一名獨立的盲審法官，根據四個遞增的驗證級別，以1至10分制就事實準確性進行評分。
Silvia在稅務方面表現超越所有主流人工智能模型，並開源基準測試。 AP圖片
Silvia從其專有的主要稅法資料庫中獲取答案，獲得最高總分8.73分，超越次佳產品Claude Desktop的8.40分，並在所有受測產品中排名第一。
這種方法可以複製。一個擁有正確專有數據及架構的小型團隊，可以在特定領域擊敗通用型前沿產品。Silvia團隊希望這種方法能成為其他應用程式專用產品的藍圖。
ProCap Financial主席兼行政總裁安東尼·龐普利亞諾表示：「機構投資者之間存在一個懸而未決的問題，就是通用模型供應商會否佔據人工智能的大部分價值，抑或特定領域系統會分一杯羹。這種爭論至今仍停留在理論層面。全球最大的人工智能實驗室所聘用的研究人員，比我們公司的員工總數還要多，但Silvia僅憑四名人工智能工程師組成的團隊，就在稅務方面擊敗了所有這些實驗室。」
ProCap Financial不僅公布了評估結果，還公開了評估問題及用於生成這些問題的框架。公開這項測試讓任何人都可以複製、質疑或使用自己的模型進行測試。
Silvia目前已連接超500億美元資產至其平台，服務超2萬名用戶。
ProCap Financial是首間公開上市的代理金融公司。該公司旨在協助獨立投資者賺取利潤。其產品包括專注於金融領域的人工智能研究實驗室Silvia，以及金融界首個代理研究產品ProCap Insights。該公司於2025年成立，從領先投資者籌集超7.5億美元資金，並以股票代號BRR在納斯達克上市。
這次發布的研究僅供參考，不構成稅務、法律、投資或會計建議。Silvia不提供稅務建議。基準測試結果反映受控條件下的內部測試，並不保證在任何個別情況下的準確性或表現。稅務結果取決於個人事實、情況及可能變更的法律。用戶應就其個人情況諮詢合資格的稅務專業人士。
這次新聞稿包含1995年私人證券訴訟改革法案所界定的前瞻性陳述。這些陳述基於當前預期，並受各種風險及不確定因素影響，可能導致實際結果與預期存在重大差異。此類風險包括最新證券交易委員會文件中「風險因素」部分所描述的內容。我們提醒讀者不應過度依賴前瞻性陳述，這些陳述僅反映截至這次發布日期的觀點。除法律要求外，我們不承擔更新此類陳述的義務。
（美聯社）
美國研究團隊研發名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析癌症患者面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。測試顯示，高風險組別於90天內的死亡率逾一半，較低風險組別高出逾3倍。這項創新技術有助將傳統臨床直覺量化，為醫生制定個人化療程提供可靠參考。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
研究團隊運用了超過4,000萬張公開的面部照片，以及逾3.4萬名癌症患者的肖像圖像，對AI模型進行深度訓練，隨後再以3,820名患者進行實測驗證。測試結果顯示，在122名被AI系統歸類為最高風險等級的患者當中，共有64人在短短3個月內離世；相比之下，最低風險組別的975名患者中，同一時期內僅得20人逝世。即使研究人員把患者的年齡、性別以及所患癌症類型等傳統變數考慮在內，高風險組別的死亡機率依然比低風險組別高出3倍以上。
美國研究團隊研發出名為「FaceSurvival」的AI工具，只需透過分析患者的面部自拍照，便能精準找出死亡風險較高的人士。資料圖
科學家深入研究發現，AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。此外，這套評估機制的精準度，適用於各類不同病種與病程階段的癌症患者。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
研究共同作者Grace Lee指出，臨床醫生長久以來皆會藉由目測患者的外表容貌，來初步判斷其身體狀況；而這套全新研發的科技工具，正是將這種過往僅憑經驗的「直覺判斷」予以「標準化與量化」，極有助於提升病情預後估算以及臨床醫療決策的準確度。
AI模型在判斷患者的存活概率時，會重點分析眼眶下方以及鼻樑周邊位置的極微妙變化。《The Lancet Digital Health》圖
與此同時，研究團隊亦同步開發出另一款名為「FaceAge」的輔助系統，專門用作評估個人的生理年齡。數據顯示，若一個人的外貌看起來比實際年齡年老5歲或以上，其死亡風險會相應增加21%；相反，若外貌看起來比實際年齡年輕至少5歲，其死亡風險則可降低17%。研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
領導是項研究的哈佛醫學院放射腫瘤學教授麥教授（Raymond Mak）表示，面對全球人口日益老齡化，醫療體系極需更有效率的途徑來評估患者的整體健康狀況及身體虛弱程度，從而精準判斷其是否適合承受手術、放射治療或其他侵入性較強的進取型癌症療程。
研究亦證實，不良生活習慣如吸煙、酗酒及吸毒，均會顯著加速容貌衰老，當中尤以吸煙的影響最為顯著。《The Lancet Digital Health》圖
麥教授強調：「我們的核心宗旨，是希望將透過面部照片進行的健康評估，轉化得更具體量化、更具一致性且易於大規模普及應用，從而協助醫護團隊為患者打造個人化醫療方案，而非企圖取代執業醫生的專業判斷。」相關重大研究成果已正式發表於國際權威醫學期刊《The Lancet Digital Health》。
