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Double-Entry
Double-entry bookkeeping principles and their application in AI-assisted accounting
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·mike
LLM 在 Beancount DSL 生成中得分仅为 2.3%：LLMFinLiteracy 基准测试
LLMFinLiteracy 基准测试发现，五个约 7B 参数的权重开放模型生成完全正确的 Beancount 交易的成功率仅为 2.3%。失败原因集中在会计推理而非语法上，这表明“编译器在环”反馈是构建可靠回写代理的关键缺失环节。
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·mike
AuditCopilot：大语言模型在复式记账欺诈检测中的应用
AuditCopilot 将开源大语言模型（Mistral-8B、Gemma、Llama-3.1）应用于企业分录欺诈检测，将误报从 942 个削减至 12 个——但消融实验显示，LLM 主要作为孤立森林（Isolation Forest）得分之上的综合层，而非独立的异常检测器。
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