2026-01-05 01:22:32

Quando os dados orçamentais estão dispersos por vários PDFs, a entrada manual torna-se um obstáculo. Os agentes de IA visual podem lidar com o trabalho pesado aqui—extrair itens de linha, categorizar despesas e realizar verificações cruzadas automaticamente. A chave é garantir a precisão através de verificação em múltiplos pontos antes de os dados entrarem no seu sistema. É uma abordagem sólida para equipas que gerenciam registros financeiros complexos ou gestão de tesouraria on-chain onde a precisão é importante.

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NewPumpamentals

· 3h atrás

Este plano de extração de IA realmente pode economizar bastante trabalho manual, mas como fazer a verificação adicional e os detalhes? Tenho medo de que ainda precise acompanhar de perto.

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LayerZeroHero

· 01-05 09:29

Hmm... essa ideia de validação múltipla fez-me lembrar o problema de auditoria de ativos cross-chain de há algum tempo, e a verdade é que sistemas sem verificações redundantes inevitavelmente terão problemas mais cedo ou mais tarde.

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FlashLoanLarry

· 01-05 01:52

ngl a verificação de múltiplos pontos é apenas custo de oportunidade disfarçado de forma elegante. quantos pontos base estás realmente a poupar em comparação com o overhead de implementação? os nerds de gestão de tesouraria esquecem-se sempre de contabilizar isso

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ZKProofEnthusiast

· 01-05 01:50

Este processo realmente pode poupar bastante trabalho, mas a parte de validação adicional precisa ser realmente implementada, caso contrário ainda é fácil ocorrerem problemas.

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RugDocDetective

· 01-05 01:43

ngl este processo para a gestão de cofres na cadeia tem realmente algum interesse, a parte de validação adicional é crucial... mas ainda assim depende da implementação específica, caso contrário, uma extração incorreta pelo AI pode complicar ainda mais.

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BlindBoxVictim

· 01-05 01:28

Isto precisa ser extremamente preciso, a reserva na cadeia não pode ter nenhum erro... Dito isto, ainda tenho medo de que a IA tenha um comportamento estranho e classifique tudo de forma errada.

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