AlphaSense：金融研究のボトルネックはモデルからコンテキストへ
AlphaSenseの継続的なベンチマークでGPT-5.6 Solが首位、Opus 5は前代より低性能でコストは5倍。金融・ビジネス研究ではモデルよりコンテキストが重要になった。
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3 件のシグナルAlphaSense：一般ウェブ検索は分析質問に弱い
AlphaSenseは実際の分析者の質問241件で検証し、一般ウェブ検索の証拠は80%が低品質ソース、一次資料は7%未満、40%が日付なしだったと指摘。
AlphaSense、溯源可能な「意思決定級AI」を強調
AlphaSenseはThe Signal Roomで「意思決定級AI」を披露。全出力がソースに遡れ、SuperAnalystがユーザー入力を記憶し、深いデータ基盤で支えられるという。