Chase
PulseAugur coverage of Chase — every cluster mentioning Chase across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
3 天有情绪数据
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机器学习研究利用新的对抗模型重新审视等价查询学习
这篇研究论文重新审视了从等价查询中学习的经典模型，该框架与更新生成式模型等机器学习系统相关。作者引入了一类新的“对称”反例生成器，它们比以前的模型对抗性要小。在此框架内，他们分析了在全信息和老虎机反馈设置下从等价查询中学习的情况，并推导出了所需学习轮数的紧密界限。分析结合了博弈论视角、自适应加权方法和 minimax 参数。
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TIAA首席执行官：即使年薪26,000美元，也要从第一份工作开始填满401(k)
TIAA首席执行官Thasunda Brown Duckett分享了她早期职业生涯的财务建议，强调即使收入不高，也要重视最大化退休储蓄。她透露，在她的第一份工作中，尽管年薪只有26,000美元，但她填满了她的401(k)，并在整个职业生涯中持续优先考虑退休投资。Duckett鼓励年轻人，特别是Z世代，利用复利和雇主匹配来为未来积累财富，并建议在退休和基本开销得到保障后，可以追求其他投资，如Roth IRA和股票。
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Chase Sapphire Preferred 卡新增 Apple TV+ 福利
Chase 为其 Sapphire Preferred 信用卡持有人推出了一项新福利，提供一年免费的 Apple TV+ 订阅。这项新福利旨在提升该信用卡的对用户的价值。
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新的 CHASE 框架通过对抗性强化学习提升 LLM 安全性
研究人员开发了 CHASE，一个新颖的闭环红蓝对抗框架，旨在增强大型语言模型 (LLM) 的安全性。该系统包含一个共同进化的黑盒攻击者和一个安全对齐的防御者，并为两个组件都使用了强化学习。CHASE 在保持对良性提示零误拒绝率的同时，显著减少了成功的对抗性重写，表明这是一种更通用的 LLM 安全加固方法。
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用户构建由 Claude AI 管理的个人操作系统
一位用户开发了一个个人操作系统，整合了其生活的各个方面，包括财务交易、法律文件、健康数据和笔记。该系统由 Anthropic 的 Claude AI 管理，可以对个人信息进行复杂的查询和分析。用户强调了它在处理财务、税务和法律事务方面的有效性，用一个单一的对话界面取代了多个 SaaS 工具。
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信用卡积分专家敦促多元化以规避贬值风险
信用卡积分专家Nick Ewen建议像管理股票投资组合一样，对忠诚度计划的积分进行多元化管理，以降低贬值风险。他警告不要将所有积分集中到一个航空公司的忠诚度计划或信用卡计划中，因为该计划的变更可能会显著降低累积奖励的价值。Ewen建议采取平衡的方法，将信用卡选择与消费习惯和旅行目标相匹配，并优先考虑灵活的积分货币而非联名信用卡，以获得更大的兑换灵活性。
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Apple Card 合作银行将从高盛转向大通银行
Apple Card 正从其现有合作伙伴高盛（Goldman Sachs）转向大通银行（Chase）。此次变更将在未来一到两年内发生，Apple 将在过渡期间提供用户可以期待的详细信息。关于哪些方面将保持不变以及哪些方面可能会发生变化的具体细节正在告知持卡人。
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OpenAI 的 ChatGPT 现已提供个性化财务建议
OpenAI 已为其美国 Pro 订阅用户推出了 ChatGPT 内的新个人理财功能预览。该功能允许用户通过 Plaid 安全地连接其金融账户，使 ChatGPT 能够根据用户的具体余额、交易和投资提供个性化的财务见解和指导。尽管 OpenAI 强调用户对数据的控制权以及 AI 可访问内容的限制，但关于敏感财务信息的隐私和安全问题仍然存在。
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信用卡巨头通过收购生活方式平台建立客户忠诚度
美国运通（American Express）和大通银行（Chase）等主要信用卡公司越来越多地收购生活方式和预订平台，为持卡人建立一体化的生态系统。美国运通收购了 Resy 和 Tock，而大通银行收购了 The Infatuation，整合这些服务以提供独家优惠并控制消费者交易的更多环节。这一战略将重点从传统的积分和奖励转移到创造无缝的垂直整合体验，鼓励用户在发现、预订、支付和奖励方面都留在发卡机构的生态系统中。
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CHASE 框架改进了歧义下的选择性预测
研究人员开发了一种名为 CHASE 的新型选择性预测框架，旨在改善在部分可观测性和歧义条件下的决策制定。与依赖单一预测分支的标准方法不同，CHASE 明确比较竞争性时间解释，以确定是做出决策还是弃权。该方法基于假设边际优化了一个感知排序的选择器，从而能够更好地区分安全承诺和不确定的情况。在模拟器和真实 GUV 视频的隐藏连接推理上的评估表明，CHASE 在准确性和与歧义对齐的弃权方面显著优于典型不确定性基线。