AI
Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.
APPLIED AI
ค่า Seed ที่เผยแพร่พร้อมกับเส้นโค้ง NIST P-192, P-224, P-256, P-384 และ P-521 ไม่เคยเป็นผลลัพธ์จากการแฮช แต่มาจากตัวสร้าง lrand48 ของไลบรารีภาษา C ที่ตั้งค่าเริ่มต้นด้วยเวลา Unix timestamp โดย Claude ไขปริศนานี้...
APPLIED AI
กรอบแนวคิดความเสี่ยงของงานย่อยมองว่าอาชีพเป็นเหมือนเปลือกนอกที่ยังคงอยู่รอดล้อมรอบงานใดก็ตามที่มนุษย์ยังทำอยู่ ระบบเอเจนต์มุ่งสู่เป้าหมายและส่งมอบชิ้นงานที่เสร็จสมบูรณ์ ดังนั้นงานประสานงาน...
APPLIED AI
ผู้ช่วย AI ได้ทำงานในสองปัญหาเกี่ยวกับเซตปลอดลำดับเลขคณิต: ข้อโต้แย้งสำหรับปัญหาผลรวมส่วนกลับ และขอบเขตควาซิพหุนามสำหรับทุกความยาวลำดับที่คงที่ โดยใช้ผลลัพธ์ของ Bloom และ...
APPLIED AI
ตัวตรวจจับความล้มเหลวด้าน alignment ที่ตอบคำถามแบบมีชนิดได้หลายข้อในการเรียกครั้งเดียวพร้อมความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้ว จัดอันดับความล้มเหลวได้ดี และมีต้นทุนต่ำกว่าผู้ให้คะแนนแบบ LLM-judge ถึง 63× แต่ความน่าจะเป็นเหล่านั้น...
APPLIED AI
คณะกรรมการเฉพาะกิจด้าน AI ของ MIT ไม่ได้มองว่า AI เชิงสร้างสรรค์เป็นปัญหาเครื่องมือที่แก้ได้ด้วยนโยบายฉบับเดียว รายงานของคณะกรรมการมองว่ามันคือบททดสอบแรงกดดันต่อคำถามว่าการศึกษาของ MIT มีไว้เพื่ออะไร...
APPLIED AI
BankStatementParser คือชุดเครื่องมือ Python แบบโอเพนซอร์สที่แปลง CAMT, PAIN.001, MT940, OFX/QFX, CSV และ PDF ที่สแกน เป็นแบบจำลองธุรกรรมรวมที่กรมการคลังตรวจสอบได้ — การแยกวิเคราะห์แบบแน่นอน ทางเลือก LLM, OCR การตรวจสอบยอดเงิน และการตรวจสอบ
APPLIED AI
สิบสองปีต่อมา ภาพยนตร์ Lucy ของเบสซงอ่านได้ราวกับการทดลองทางความคิดเรื่องความรู้ที่ย้ายถิ่นจากเนื้อหนังสู่เครื่องจักร ซึ่งได้รับการยืนยันอย่างเงียบ ๆ โดย LLM และคิวบิต
APPLIED AI
สำรวจงานวิจัย MM1 ของ Apple ว่าด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบมัลติโมดัล (MLLM) เรียนรู้เกี่ยวกับสถาปัตยกรรม กลยุทธ์การฝึกล่วงหน้า และศักยภาพของ AI
APPLIED AI
วิศวกรรม prompt จัดโครงสร้างอินพุตของ LLM ที่เวลาอนุมาน โดยไม่ต้องปรับปรุงน้ำหนักของโมเดล บทความนี้ครอบคลุมเทคนิคที่พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้ในปี 2024 ได้แก่ การกำหนดกรอบงานแบบ zero-shot (Brown et al., 2020), การให้เหตุผลแบบ chain-of-thought (Wei et al., 2022), การสุ่มตัวอย่างแบบ self-consistency (Wang et al., 2022), ลูปเอเจนต์ ReAct (Yao et al., 2022), ความเสี่ยงจาก indirect prompt injection (Greshake et al., 2023) และรูปแบบ RAG ที่ใช้งานจริงจากบริการทางการเงิน
APPLIED AI
Generative AI ก้าวจากความสนใจในเชิงวิจัยไปสู่การใช้งานจริงในการผลิตในปี 2023 GPT-4, Claude 2, Llama 2 และ Mistral แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถจัดการการตรวจทานเอกสารกฎหมาย การสร้างโค้ด และบทสนทนากับลูกค้าได้ในคุณภาพเทียบเท่ามนุษย์ ซึ่งก่อให้เกิดคำถามด้านธรรมาภิบาลโดยทันทีเกี่ยวกับการหลอน การรั่วไหลของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ในบริการทางการเงิน
