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LLMs Don't Know What They Know: Benchmarking Temporal Self-Knowledge for Financial Backtesting
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers benchmarked LLMs' ability to accurately report what financial facts they know, finding self-reports significantly understate actual knowledge.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building financial backtests or any system relying on LLM knowledge cutoffs to avoid data leakage.
- Achtung
- Models claim ignorance on facts they answer correctly, and declared dates don't reliably prevent knowledge leakage beyond stated training windows.
Den vollständigen Artikel lesen
- llm
- language model
- prompt
- edge
- benchmark
Die Patterns dahinter
- Temporal Knowledge Graph Memory
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Eval-Driven Development (Agent CI)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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