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Resumen: Los modelos de lenguaje grande (LLM) se aplican cada vez más al análisis financiero, sin embargo, su capacidad para auditar estados financieros estructurados bajo principios contables explícitos sigue siendo poco explorada.

Resumen: Los agentes LLM realizan cada vez más tareas de ingeniería de ML de un extremo a otro donde el éxito se juzga mediante una única métrica de prueba escalar. Esto crea una vulnerabilidad estructural: un agente puede aumentar la puntuación reportada comprometiendo el proceso de evaluación en lugar de mejorar el modelo.