实验
测试问题并定义有用的证据是什么样的。
思想如何流动
实验室让不确定性变得可见。每个想法都会经历一个清晰的阶段,因此访问者可以将早期探索与已发布和可用的东西区分开来。
测试问题并定义有用的证据是什么样的。
将想法转化为工作交互或受控工作流程。
挑战财务任务的可靠性、有用性和失败条件。
将最强的信号移入Kingston,具有明确的操作目的。
Experiment queue
Model benchmarks
比较每个模型如何针对一组共享的财务文档回答直接问题。
AI agents
将研究问题拆分到多个模型并协调结果的原型。
Prompt experiments
测试连锁的、较窄的提示是否会比一个大的提示产生更可靠的风险备忘录。
Beta tools
AI 助手,端到端运行 Kingston 工作流程并保持步骤井井有条。
Beta tools
统一的工作空间展示模型比较、活动工作流程和研究更新。
Community testing
社区成员在将草稿提示添加到库之前测试草稿提示的共享池。
Prototype workflows
根据任务的简短描述建议最相关的 Kingston 工作流程。
Research notes
简短、注明日期的注释跟踪模型更新如何改变财务任务的绩效。
将财务-AI 索赔置于压力之下