大模型推理能力

FISCAL: Financial Synthetic Claim-document Augmented Learning for Efficient Fact-Checking

FISCAL: 金融合成声明-文档增强学习用于高效事实核查

Rishab Sharma, Iman Saberi, Elham Alipour, Jie JW Wu, Fatemeh Fard

机构 * Charli Capital（Charli资本） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Michigan Technological University（密歇根技术大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FISCAL通过生成领域特定合成数据和高效微调，使小型模型在金融事实核查任务中达到最先进的准确性、鲁棒性和可扩展性。

Comments 3 tables, 11 pages, 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Generative AI in Finance

FREE: Uncertainty-Aware Autoregression for Parallel Diffusion Transformers

FREE: 用于并行扩散变换器的不确定性感知自回归

Xinwan Wen, Bowen Li, Jiajun Luo, Ye Li, Zhi Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 FREE通过引入不确定性感知的自回归方法，在并行扩散变换器中实现高效的无损加速，提升去噪效率的同时保持生成质量。