FinRAGBench-V: Multimodálny RAG s vizuálnymi citáciami vo finančnej oblasti
FinRAGBench-V zisťuje, že špičkové modely dosahujú len 20 – 61 % citovania blokov na finančných stránkach. Multimodálne vyhľadávanie prekonáva textové o takmer 50 bodov.
#machine-learning
Strojové učenie
Techniky strojového učenia pre analýzu a automatizáciu finančných dát
WildToolBench: Prečo žiadne LLM neprekračuje 15 % presnosť relácie pri používaní nástrojov v reálnom svete
WildToolBench: žiadne LLM neprekročí 15 % presnosti relácie na 1 024 úlohách reálnych používateľov, pričom skrytý zámer a prechody inštrukcií sú najostrejšie zlyhania.
Istota a kalibrácia LLM: Prehľad toho, čo výskum v skutočnosti ukazuje
Verbalizovaná dôvera GPT-4 dosahuje len ~62,7 % AUROC, sotva nad úrovňou náhody. Finanční agenti vnímajúci neistotu potrebujú lepšiu kalibráciu.
JSONSchemaBench: Komplexita schém v reálnom svete narúša garancie štruktúrovaného výstupu LLM
JSONSchemaBench zisťuje, že pokrytie klesá z 86 % pri jednoduchých schémach na 3 % pri zložitých, takže štruktúrovaný výstup LLM môže ticho vytvoriť nevyhovujúci JSON.
FinMCP-Bench: Benchmarking agentov LLM pre používanie finančných nástrojov v reálnom svete pod protokolom MCP
FinMCP-Bench dáva najlepšiemu zo šiestich LLM len 3,08 % presnej zhody na 613 reálnych finančných úlohách MCP, teda 20-násobný prepad pri viackolovom použití.
FinTrace: Hodnotenie volania nástrojov LLM pre finančné úlohy na úrovni trajektórie
FinTrace ukazuje, že špičkové LLM vyberú správne finančné nástroje (F1 ~0,9), ale v použití výsledkov dosahujú len 3,23/5, čo je krok, ktorý láme agentov zapisujúcich späť.
FinToolBench: Hodnotenie LLM agentov na reálnych finančných nástrojoch
FinToolBench zisťuje nesúlad zámeru nad 50 % u každého testovaného LLM, takže agresívne volanie nástrojov neznamená lepšie odpovede na finančné úlohy.
OmniEval: Všesmerový benchmark pre hodnotenie RAG vo finančnej oblasti
OmniEval hodnotí najlepšie RAG systémy na 36 % numerickej presnosti v 5 typoch finančných úloh, takže agenti pre hlavnú knihu potrebujú validáciu pred zápisom položiek.
Prehľad detekcie anomálií pomocou LLM (NAACL 2025): Silná taxonómia, chýbajúce pokrytie tabuľkových dát
Taxonómia z NAACL 2025 platí, ale pokrytie tabuliek chýba. Tímy finančnej AI si musia metódy pre vizuálne modely prispôsobiť samy.
Nájdené v strede: Kalibrácia predpojatosti pozičnej pozornosti zlepšuje RAG s dlhým kontextom
Odčítanie pozičnej odchýlky z váh pozornosti LLM obnoví až 15 bodov presnosti RAG, keď dôkaz leží uprostred kontextu, čo pomáha pipeline finančných agentov.
Odkladanie s vedomím neistoty pre agentov LLM: Kedy prejsť z malých na veľké modely
ReDAct presúva úlohu z malého modelu na veľký len vtedy, keď perplexita signalizuje neistotu, čím znižuje náklady o 64 % pri rovnakej presnosti pre agentové workflowy.
OpenHands: Otvorená platforma pre AI softvérových agentov a čo to znamená pre automatizáciu financií
CodeAct agent OpenHands získava 26 % na SWE-Bench Lite, čo ukazuje, čo AI agenti dnes spoľahlivo zvládajú. Automatizácia financií by mala začínať úzko vymedzená, nie autonómna.