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Meta 在争夺最佳大语言模型的竞赛中认输了吗？他们那边可真是出奇地安静。

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我正在为零售投资组合开发一个券商导入管道，但我低估了实际中导出的数据有多么混乱。 我遇到的问题包括： * 同一券商提供 CSV、JSON 和 PDF 格式的导出文件 * 欧盟/美国数字格式差异 * 日期在前和月份在前的歧义 * ISIN/股票代码/名称不匹配 * 重复行和部分持仓 * 解析错误悄无声息地损坏成本基准 我目前的方案是先确定性处理： 1. 在本地解析结构化导出文件 2. 仅在解析失败时使用 LLM 兜底 3. 规范化股票代码并拒绝无效行 4. 在持久化之前需要人工审核 5. 谨慎应用导入以避免成本基准偏差 我正在努力清晰地思考这个系统应该强制执行的不变量。 对于那些从事过金融导入、会计系统或安全关键数据管道工作的人： * 你们绝对会强制执行哪些不变量？ * 你们会在哪里划分确定性逻辑和 LLM 提取的界限？ * 你们会记录哪些内容以便重放/调试/审计？ 如果需要，我很乐意分享实现细节。