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MoCA-Agent 利用交易来支持金融和数值AI推理
研究人员开发了MoCA-Agent，这是一种新颖的代码代理，专为强大的金融和数值推理而设计。该系统将问题分解为原子声明，使用专家代理交易这些声明，并从经验证的证据中合成可执行的Python程序。MoCA-Agent通过在原子声明级别聚合证据以提高准确性，在包括金融、表格和多模态图表推理在内的各种基准测试中表现出色。
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新的 Formula-One Prompting 提升 LLM 数学解题能力
研究人员开发了一种名为 Formula-One Prompting (F-1) 的新提示技术，显著提高了语言模型解决应用数学问题的能力。F-1 提示模型首先形式化问题的控制方程，然后再采用选定的求解策略，如 Chain-of-Thought 或 Program-of-Thought。这种源自对数万亿个 token 分析的方程优先方法，在各种基准测试中，尤其是在金融领域，通过以更少的 token 实现更高的准确性，证明比现有方法更有效。