AI 查不到就编不出数字：Kepler 创始人谈金融级确定性与验证架构
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Kepler 联合创始人兼 CEO 探讨了华尔街仍不信任 AI 的核心根源在于结构性幻觉与缺乏确定性。他拆解了数值错误的三大来源（检索错误、抽取错误、心算错误），提出通过代码确定性生成指针、确定性计算工具与多层安全检索，使模型仅能通过解引用指针输出事实与数字，从架构底层实现免于数值幻觉的验证系统。
投资者的真正优势存在于大脑中：机器时代如何赋能而非取代人类洞见
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在数据呈指数级爆发与注意力稀缺的悖论下，交易员的核心竞争优势在于其无法被下载的隐性认知。面对大模型与全自动 Agent 无法承担法律责任与因果可追溯性的局限，Moshi 提出将高强度数据清洗与归纳交由机器基础设施，把核心决策权完整保留给人脑的系统化协作路径。
500美元训出金融专家：4B小模型逆袭235B大模型的强化学习实践
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Snorkel AI与UC伯克利Sky Computing Lab合作，基于高质量领域数据与RL强化学习框架，用不到500美元的成本训练出4B金融专家模型。该模型在真实财报问答与多表推理任务中准确率达60%，超越了235B参数的通用大模型，揭示出垂直智能体任务中数据质量与工具调用规范远比盲目参数扩展更为关键。
为备忘录而生，而非演示：如何构建让金融决策者信任的 AI
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资深投资人 Shawn Chan 结合 15 年跨境交易与 200 场投资委员会的经验，深刻剖析了 AI 时代金融决策的核心痛点——信任。文章对比了演示（Demo）与备忘录（Memo）的本质区别，指出了 AI 导致信任崩溃的六个微观场景，并提出了重构信任的五项技术规范，指明只有真正对决策负责并具备数据可追溯性的 AI 系统，才能赢得专业投资人和金融机构的信任。