Kepler CEO 谈华尔街为何不信 AI：让模型指向事实 ID 而不是自己写数字
AI Engineer · youtube · 2026-11-07
Kepler CEO、前 Citadel 业务工程负责人 Vinoo Ganesh 在 AI Engineer 节目中解释华尔街为什么仍不信任 AI，以及如何构建可信系统。
核心观点：
- 错数有三种成因：查错文档、从对的文档里取错数、模型自己做算术。查表不会错，算术和检索才会。
- 信任的本质是“有人可问责”——纯生成模型给不出这个答案。
- Kepler 的做法：先用代码把每份文档中的事实预先提取并编号，模型只负责规划和指向这些事实 ID，而不是自己写数字；解析不了的事实会被纠正或直接拒答。
其他要点：先宽后窄的检索策略；对文档访问做租户隔离，不同金融机构互不可见对方数据；他还给出评估任何 AI 供应商验证机制时应问的问题。结论是金融行业已走出“搜索试点”阶段，进入生产部署。
「编程与Agent」频道最新
- 10个开源仓库串成AI内容工厂:脚本、配音、缩略图全免费 — Aiden_Tech_Ai · 2026-11-07
- 1.7B 模型微调成搜索子代理：答对率 50%→94%，零幻觉 — MuzafferMahi · 2026-11-07
- 中国拟为 AI 智能体建立身份标准，权限问题仍悬而未决 — Shufti-Global · 2026-11-07
- O'Reilly 长文提出「智能体软件工厂」需求金字塔：自动化与持续学习是顶层 — intellectronica · 2026-11-07
- Anthropic 日均合并3万代码变更，98% GitHub issue 却无人认领 — evilsocket · 2026-11-07
- Meta 开源 agent ready 设计系统 Astryx,已收获 1.4 万星 — meta · 2026-11-07