10:35
官方一手arXiv: DeepSeek@Yiyang Luo, Yihang Jiang, Qijun Xie, Liang Lan, Lin Willian Cong, Anyi Rao, Yunya Song
推荐理由：这篇论文提出了一个评估LLM智能体在金融合规中规则归因的新方法，值得一读。它通过实验展示了规则指导如何减少违规行为，并强调了监控的重要性。
金融合规
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8月21日
10:35
研究提出ReguSim和ReguBench，用于评估金融市场中LLM智能体在规则归因方面的表现。DeepSeek V4 Pro和Gemini 3.5 Flash在规则指导下减少了违规行为，但未完全消除。激励或角色框架可改变行为。研究表明，除非展示执行证据，否则交易者的理由可能误导独立监控者。在监控中，简单的结构化基线与仅提示的LLM相当或更优。结果将金融合规评估视为对规则归因行动和证据使用的审计，而非单一合规评分。
6月26日
23:01
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官方一手AWS Machine Learning Blog@Christopher Phillippi
精选
推荐理由：Stripe分享了他们怎么用AI代理处理金融合规的真实案例，包括ReAct框架和提示缓存省钱技巧，适合做合规系统的人参考。
6月11日
06:24
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Amjad Masad@amasad
Amjad Masad@amasad推荐理由：Poetic 解决了企业级 AI 代理最头疼的准确性问题，做金融合规、保险承保的团队可以直接参考其落地案例，看完会理解为什么代码和纯代理都不够用。