10:44arXiv cs.AI@Nick Bettencourt, Xiaowei Ding, Kay Giesecke斯坦福大学发布SEFD数据集,重建SEC文件为布局忠实的MultiMarkdown格式,用于金融语言模型预训练。SEFD-v1初始快照包含152B tokens,总归档估计550B tokens。该数据集与Common Crawl衍生语料重叠小于0.1%,具有极高的新颖性。同时推出两个基准EDGAR-Forecast(财务数值预测)和EDGAR-OCR(复杂表格转录),评估模型在金融领域的能力。论文SEFDEDGAR金融数据预训练数据财务基准推荐理由:斯坦福这个SEFD数据集太实用了,152B token的金融预训练数据,跟Common Crawl几乎不重复,还自带财务预测和表格识别基准,搞金融NLP的可以省好多事。原文
13:51@hebbia@hebbiaHebbia上个月在Chat和Matrix平台新增金融数据集成功能,支持更高效的金融数据处理。Agent能力得到改进,可执行更复杂任务。工作流升级增强了自动化流程,平台整体性能提升。AI产品Hebbia金融数据AgentChatMatrix推荐理由:Hebbia刚更新了金融数据集成和Agent功能,做金融分析更顺手了。原文
11:31arXiv cs.LG@Konrad J. Mueller, Nikita Zozoulenko, Ben Wood, Thomas Cass, Lukas Gonon精选金融时间序列生成面临训练数据稀缺(通常只有一条历史路径)的挑战,导致对抗训练容易过拟合。现有方法通过匹配路径签名特征来训练生成器,但签名特征在有限截断深度下无法捕捉关键时间序列属性。本文提出SOCK(软竞争核),一种完全可微的随机卷积特征映射,能够有效监督生成模型。实验表明,基于SOCK特征匹配训练的生成器在多个小样本金融数据集上持续优于签名和扩散基线方法。此外,SOCK在双样本假设检验和时间序列分类任务中也匹配或超越了现有无监督特征映射。论文时间序列生成金融数据随机卷积特征SOCK小样本学习推荐理由:金融时间序列生成终于有了一个可微的随机卷积特征方案,做量化分析或金融建模的团队可以直接用SOCK替代签名特征,小样本场景下效果更好。原文
20:19宝玉@doteyOpenAI 向美国 Pro 用户推出新功能,允许在 ChatGPT 中绑定银行、投资、信用卡等账户,查看统一资产仪表盘并基于真实数据提问。该功能通过 Plaid 接入 12000 多家金融机构,支持网页和 iOS,后续将下放至 Plus 用户。ChatGPT 能读取余额、交易记录等,但无法看到完整账号或操作资金。OpenAI 还与 Intuit 合作,让 ChatGPT 从“给建议”升级为“帮你办事”,例如推荐信用卡并计算过审概率、估算卖股税并预约税务顾问。隐私方面,用户可随时断开账户、删除同步数据,并有专门的“financial memories”管理财务背景信息。此举直接挑战 Monarch、Copilot 等独立理财 App,标志着 ChatGPT 从对话助手向金融行动平台的转型。AI产品ChatGPT金融数据OpenAI理财助手Intuit10 个信源在谈推荐理由:OpenAI 把理财咨询和动手操作塞进同一个对话框,做金融产品、理财 App 的团队值得关注——ChatGPT 正在从“聊天”变成“办事”,这会改变用户对 AI 助手的预期。原文
00:16TestingCatalog@testingcatalogOpenAI 正在向美国 Pro 版 ChatGPT 用户推出个人财务功能,允许用户连接银行账户、Robinhood 等金融数据,并直接向 ChatGPT 提问财务问题。该功能目前仅限 Pro 用户使用,OpenAI 表示将根据早期使用反馈进行改进,并计划逐步扩展到 Plus 用户乃至所有用户。此举标志着 AI 助手向个人财务管理领域的深入拓展,但欧盟用户可能暂时无法使用。AI产品ChatGPT个人财务Pro 用户金融数据OpenAI10 个信源在谈推荐理由:ChatGPT 开始管钱了——这对美国 Pro 用户是直接可用的新能力,做个人理财或关注 AI 应用场景的值得关注,看看 AI 如何帮你分析账单和投资。原文