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Long Text to Predictive Features: LLM-Guided Blockwise Feature Engineering via Executable Program Search
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- LLM-BlockFE convertit du texte long en programmes de features exécutables hors ligne, éliminant les appels LLM à l'exécution pour les prédictions de risk-control.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs construisant des systèmes de risque en production qui extraient des features de texte non structuré sans coûts d'inférence LLM par requête.
- Vigilance
- Résultats sur deux datasets publics et deux privés; les détails de déploiement réel et la généralisation à des domaines non-financiers restent flous.
- llm
- language model
Les patterns derrière cette actualité
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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