FutureX-Pro: 고가치 수직 도메인으로의 미래 예측 확장

FutureX-Pro: Extending Future Prediction to High-Value Vertical Domains

범용 미래 예측을 위한 라이브 벤치마크를 구축했던 FutureX를 기반으로, 본 보고서는 FutureX-Finance, FutureX-Retail, FutureX-PublicHealth, FutureX-NaturalDisaster 및 FutureX-Search를 포함하는 FutureX-Pro를 소개한다. 이들은 에이전트 기반의 미래 예측을 고가치 수직 도메인으로 확장하는 전문 프레임워크를 구성한다. 범용 에이전트가 오픈 도메인 검색에서는 능숙함을 보이지만, 자본 집약적이고 안전이 중요한 분야에서의 신뢰성은 아직 충분히 탐구되지 않았다. FutureX-Pro는 경제 및 사회적으로 중추적인 4가지 수직 분야인 금융, 소매, 공중 보건, 자연재해를 대상으로 한다. 우리는 시장 지표 및 공급망 수요 예측에서부터 전염병 추세 및 자연재해 추적에 이르기까지, 기초적이지만 필수적인 예측 작업에 대해 에이전트 기반 거대언어모델(LLM)을 벤치마킹한다. FutureX의 데이터 오염 없는 실시간 평가 파이프라인을 적용하여, 현재 최첨단(SOTA) 에이전트 기반 LLM이 산업 현장에 배치되기 위해 필요한 도메인 그라운딩을 갖추고 있는지 평가한다. 연구 결과는 범용 추론 능력과 고가치 수직 애플리케이션에 요구되는 정밀도 사이에 성능 격차가 있음을 보여준다.

Building upon FutureX, which established a live benchmark for general-purpose future prediction, this report introduces FutureX-Pro, including FutureX-Finance, FutureX-Retail, FutureX-PublicHealth, FutureX-NaturalDisaster, and FutureX-Search. These together form a specialized framework extending agentic future prediction to high-value vertical domains. While generalist agents demonstrate proficiency in open-domain search, their reliability in capital-intensive and safety-critical sectors remains under-explored. FutureX-Pro targets four economically and socially pivotal verticals: Finance, Retail, Public Health, and Natural Disaster. We benchmark agentic Large Language Models (LLMs) on entry-level yet foundational prediction tasks -- ranging from forecasting market indicators and supply chain demands to tracking epidemic trends and natural disasters. By adapting the contamination-free, live-evaluation pipeline of FutureX, we assess whether current State-of-the-Art (SOTA) agentic LLMs possess the domain grounding necessary for industrial deployment. Our findings reveal the performance gap between generalist reasoning and the precision required for high-value vertical applications.