#error-prevention
Techniques for preventing and catching errors in AI-generated financial data
CRITIC (ICLR 2024) досягає приросту F1 на 7,7 у завданнях QA з відкритим доменом та зниження токсичності на 79,2% шляхом заземлення перегляду LLM у сигналах зовнішніх інструментів — циклу «перевірка-корекція», який безпосередньо відповідає за безпеку зворотного запису для фінансових агентів Beancount.
