Sebastien Rousseau

AI

LLM

Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.

10 articles

APPLIED AI

Jev, il rilevatore che legge probabilità invece di verdetti

Un rilevatore di fallimenti di allineamento che risponde a molte domande tipizzate in una sola chiamata, con probabilità calibrate, ordina bene i fallimenti e costa 63× meno dei valutatori basati su giudici LLM. Ma quelle probabilità non si trasferiscono...

APPLIED AI

La tecnologia arriva prima dell'istituzione: il comitato IA del MIT

Il comitato ad hoc del MIT sull'IA non tratta l'IA generativa come un problema di strumenti da risolvere con una policy. Il suo rapporto la considera una prova di resistenza sullo scopo stesso di una formazione al MIT, e sostiene che l'incertezza non può...

APPLIED AI

Da estratti conto a intelligenza transazionale: parser open source

BankStatementParser è un toolkit Python open source che trasforma CAMT, PAIN.001, MT940, OFX/QFX, CSV e PDF scansionati in un modello unificato di transazioni che la tesoreria può sottoporre ad audit — parser deterministici, fallback LLM, OCR, verifica del saldo e revisione interattiva.

APPLIED AI

Progressi nell'ingegneria dei prompt IA

Una rassegna delle tecniche di ingegneria dei prompt: chain-of-thought, few-shot, RAG, agenti, function calling — e il loro impatto sui deployment produttivi.

APPLIED AI

Esplorare l'IA generativa

Una panoramica dell'IA generativa: come funzionano i grandi modelli di linguaggio, dove eccellono, dove falliscono e cosa significano per il settore bancario.