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Double-Entry
Double-entry bookkeeping principles and their application in AI-assisted accounting
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·mike
LLMによるBeancount DSL生成の正解率は2.3%：LLMFinLiteracyベンチマーク
LLMFinLiteracyベンチマークによると、5つの約7Bパラメータのオープンウェイトモデルが完全に正しいBeancountトランザクションを生成できた割合はわずか2.3%でした。失敗は構文ではなく会計上の推論に集中しており、信頼性の高いライトバック・エージェントにはコンパイラ・イン・ザ・ループによるフィードバックが不可欠であることが示唆されています。
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·mike
AuditCopilot：複式簿記における不正検知のためのLLM
AuditCopilotは、オープンソースのLLM（Mistral-8B、Gemma、Llama-3.1）を企業の仕訳不正検知に適用し、誤検知を942件から12件に削減しました。しかし、アブレーション研究により、LLMは独立した異常検知器としてではなく、主にIsolation Forestスコアの上層にある統合レイヤーとして機能していることが明らかになりました。
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