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IA Constitucional para agentes contables: RLAIF, reglas de política y riesgos de Goodhart

El artículo sobre IA Constitucional de Anthropic (Bai et al., 2022) entrena LLMs para seguir reglas utilizando retroalimentación generada por IA en lugar de etiquetas humanas de daño. Este registro de investigación examina cómo el flujo de trabajo de crítica-revisión-preferencia de RLAIF se aplica a la seguridad de escritura para agentes autónomos de libros contables Beancount — y qué aspecto tienen la ley de Goodhart, los fallos de calibración y los riesgos de doble uso cuando la "constitución" es un plan de cuentas en lugar de un conjunto de reglas éticas.

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Benchmark FinMaster: Por qué los LLM obtienen un 96% en educación financiera pero un 3% en generación de estados financieros

FinMaster (arXiv:2505.13533) evalúa o3-mini, Claude 3.7 Sonnet y DeepSeek-V3 en 183 tareas financieras, revelando que los modelos obtienen un 96% en educación financiera pero colapsan al 3% en generación de estados financieros, con tareas de consultoría de múltiples pasos perdiendo 21 puntos de precisión por la propagación de errores.