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LLMs pontuam 2,3% na Geração de DSL Beancount: O Benchmark LLMFinLiteracy

O benchmark LLMFinLiteracy revela que cinco modelos de pesos abertos de ~7B geram transações Beancount totalmente corretas apenas 2,3% das vezes, com falhas concentradas no raciocínio contábil — não na sintaxe — apontando o feedback do compilador no loop como o ingrediente crítico que falta para agentes de gravação confiáveis.

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AuditCopilot: LLMs para Detecção de Fraude em Contabilidade por Partidas Dobradas

O AuditCopilot aplica LLMs de código aberto (Mistral-8B, Gemma, Llama-3.1) à detecção de fraude em lançamentos contábeis corporativos, reduzindo falsos positivos de 942 para 12 — mas a ablação revela que o LLM funciona principalmente como uma camada de síntese sobre as pontuações de Isolation Forest, não como um detector de anomalias independente.