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Techniques for preventing and catching errors in AI-generated financial data

CRITIC : Pourquoi l'auto-correction des LLM nécessite un retour d'outils externes

CRITIC (ICLR 2024) obtient des gains de 7,7 F1 sur le QA en domaine ouvert et une réduction de 79,2 % de la toxicité en ancrant la révision des LLM dans des signaux d'outils externes — une boucle vérification-puis-correction qui s'applique directement à la sécurité d'écriture pour les agents financiers Beancount.