FCA to Test Quantum Machine Learning for Fraud and Money Laundering Detection

Nemotron-Personas-Finance-Japan: A Synthetic Dataset Capturing Japan's Demographics and Financial Context

A Blog post by NVIDIA on Hugging Face

What Frontier Labs Buy: A Data Deep Dive with Handshake AI — Garrett Lord & Team

Handshake went from launch to $1B in one year pushing the envelope of specialized data for frontier labs. Our first deep dive into a data lab with specific examples across Finance, Bio, and Alignment

Payments Canada announces launch of Canada's Real-Time Rail (RTR) payment system

The new system will enable participating financial service providers to clear and settle payments in real time, providing a made-in-Canada platform for future innovation and prosperity.

Build Your Own Bank In Go

A streaming series is now available for free.

Friendly Fraud Prevention for Developers: What to Log, Block and Automate

Friendly fraud, where a real customer disputes a legitimate charge, accounts for around 20 to 30% of fraudulent disputes per Visa and 75% of online fraud per Mastercard. Winning disputes requires logging IP address, device ID, account ID and shipping address at checkout and keeping them for at least 13 months. Visa's CE3.0 rules require two undisputed prior purchases on the same card from 120 to 365 days earlier sharing data points, while Mastercard's First-Party Trust needs device, delivery and identity factors and a lookup service responding within 2.5 seconds. The piece walks through Node.js code for checkout logging, risk scoring, a pre-fulfillment hold gate, pre-dispute order lookup endpoints, webhook-driven refunds and evidence automation, plus a comparison of building in-house versus using tools like Stripe Smart Disputes or Chargeflow.

The End of AI Frontiers

Large language models remain far less efficient than biological brains at learning, representing knowledge, and planning, the post argues. A child hears roughly one token per second, reaching a billion tokens only after 31 years, while GPT-4-class models reportedly use four orders of magnitude more data. The Phi model series, trained on 10 trillion tokens, still trails GPT-4 along most axes. A Portia spider plans prey-catching behavior with a brain a million times smaller than a human's, and squirrels recall cached food after months, suggesting that existing models may be far less representationally and memory efficient.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

How Neural Networks Work: Why Straight Lines Aren't Enough

Bài viết giải thích cách hoạt động của neural networks, bắt đầu bằng phương trình đường thẳng như một bước đệm để hiểu sâu hơn. Nguyên nhân kỹ thuật là phương trình đường thẳng không đủ sức biểu diễn các bài toán phức tạp, đòi hỏi activation function như ReLU hay sigmoid để tạo ra các đường cong phi tuyến tính. Hệ quả là các neural networks có khả năng phân loại dữ liệu phi tuyến và giải quyết các bài toán nhận dạng hình ảnh, ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là việc hiểu activation function giúp bạn tối ưu hóa hiệu suất mạng, tránh hiện tượng vanishing gradient và cải thiện tốc độ hội tụ của mô hình.

Bài viết giải thích tại sao mạng nơ-ron cần vượt qua giới hạn của đường thẳng để giải quyết các vấn đề phức tạp.