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本文提出使用线性探针和RFM概念向量，从LLM内部激活中测量文本的概念内容，并将其应用于ESG分类。最佳线性探针在无需任务特定微调的情况下接近微调分类器的准确率，且优于模型自身输出，表明激活携带了响应之外的概念内容。

Scope3Trace 提出了一种基于证据的信息提取框架，利用大语言模型从可持续发展报告中识别和提取范围三温室气体排放，贡献了一个双层多模态数据集，实现了高精度的提取。

小红书因VIE架构下恶意裁员和期权清零纠纷，可能影响其港股IPO进程，导致估值和上市时间大幅折扣。

本文提出了一种确定性气候风险智能框架，整合了编排、异常检测和不平衡感知集成学习，用于可审计的ESG验证，以解决碎片化的范围1-3报告数据。

一家丹麦养老基金将SpaceX列入黑名单，理由是对埃隆·马斯克的领导及其争议行为所导致的‘灾难性治理’表示担忧。

MIT研究人员提出ESGLens，一个RAG框架，可从PDF报告中提取结构化ESG数据，并以0.48的Pearson相关系数预测环境评分，对标LSEG基准。