Een systematisch overzicht van LLM-betrouwbaarheidsschatting en kalibratiemethoden — white-box logit-benaderingen, op consistentie gebaseerde SelfCheckGPT en semantische entropie — onthult dat geverbaliseerde betrouwbaarheidsscores van GPT-4 slechts ~62,7% AUROC behalen, nauwelijks boven kansniveau, met directe gevolgen voor de inzet van onzekerheidsbewuste agents in financiën en boekhouding.
ReDAct draait standaard een klein model en escaleert pas naar een duur model wanneer perplexiteit op tokenniveau onzekerheid signaleert. Dit levert een kostenbesparing op van 64% ten opzichte van alleen GPT-5.2, terwijl de nauwkeurigheid gelijk blijft of zelfs wordt overtroffen — een direct toepasbaar patroon voor Beancount-agenten voor transactie-categorisering.
Onderzoekers van CMU en NC State stellen het gebruik voor van System-Theoretic Process Analysis (STPA) en een voor capaciteiten uitgebreid Model Context Protocol om formele veiligheidsspecificaties af te leiden voor het toolgebruik door LLM-agenten, waarbij Alloy-gebaseerde verificatie de afwezigheid van onveilige stromen aantoont in een casestudy over agendaplanning.
AGrail (ACL 2025) introduceert een coöperatieve waarborg met twee LLM's die veiligheidscontroles tijdens inferentie aanpast via test-time adaptatie, met een succespercentage van 0% voor prompt-injectie-aanvallen en 95,6% behoud van legitieme acties op Safe-OS — vergeleken met GuardAgent en LLaMA-Guard die tot 49,2% van de legitieme acties blokkeren.
ShieldAgent (ICML 2025) vervangt op LLM gebaseerde guardrails door probabilistische regelcircuits gebouwd op Markov Logic Networks, waarmee een nauwkeurigheid van 90,4% op agent-aanvallen wordt behaald met 64,7% minder API-oproepen — en wat dit betekent voor verifieerbare veiligheid in financiële AI-systemen.
GuardAgent (ICML 2025) plaatst een afzonderlijke LLM-agent tussen een doelagent en zijn omgeving, waarbij elke voorgestelde actie wordt geverifieerd door Python-code te genereren en uit te voeren — hiermee wordt een nauwkeurigheid van 98,7% in beleidshandhaving bereikt met behoud van 100% taakvoltooiing, vergeleken met 81% nauwkeurigheid en 29–71% taakuitval bij in de prompt ingebedde veiligheidsregels.
Huang et al. (ICLR 2024) tonen aan dat LLM's die hun eigen redeneringen moeten herzien zonder externe feedback, consequent in nauwkeurigheid afnemen — GPT-4 zakt van 95,5% naar 91,5% op GSM8K — en wat dit betekent voor het ontwerpen van betrouwbare agenten voor Beancount-boekingen.
PHANTOM (NeurIPS 2025) is de eerste benchmark die LLM-hallucinatie-detectie meet op echte SEC-filings over contextlengtes tot 30.000 tokens. Qwen3-30B-A3B-Thinking loopt voorop met F1=0,882; 7B-modellen scoren bijna op het niveau van willekeurig gokken — met directe gevolgen voor autonome boekhoudagenten.
Neem de controle over uw financiën met ons open-source systeem voor dubbel boekhouden. Start vandaag nog uw grootboek.
© 2019 - 2026 Beancount.io
