#decision-making
Decisões baseadas em dados com insights financeiros
O ReDAct transfere de um modelo pequeno para um grande só quando a perplexidade sinaliza incerteza, cortando o custo em 64% com acurácia equivalente em fluxos de agentes.
InvestorBench: Qwen2.5-72B lidera negociação de ações com CR de 46,15%; Palmyra-Fin ajustada para finanças falha em ações—tamanho supera ajuste fino de domínio.
O LATS unifica ReAct, Tree of Thoughts e Reflexion em um único framework MCTS, atingindo 92,7% pass@1 no HumanEval com GPT-4.
O Tree of Thoughts atinge 74% no Game of 24, onde o chain-of-thought do GPT-4 obtém 4%, buscando e retrocedendo passos, um padrão que agentes financeiros podem adotar.
