Chinese contentarXiv 论文提出信号碰撞惩罚层:最大回撤从 23.6% 降至 14.1%
量化圈的朋友可以看看这篇:多个模型学到同一方向会互相踩踏,论文给了个简单惩罚层,实测把最大回撤砍了近 10 个百分点。
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学术界把 GFlowNets 拿来做金融危机压力测试,比 RL 和 MCMC 生成的极端场景更全更真实,做风控的可以看看。
越南给AI自动支付划了门槛,个人单笔超1000万越盾就要过风控,做跨境支付或东南亚业务的可以看看细节。
做风控或信用建模的可以看看,19 个公开数据集、124 万条记录,统一防泄漏流程,比以往只用 2-4 个公开数据集的基准全多了。
AI 安全从业者和政策制定者值得关注——OpenAI 首次大规模投入社会韧性建设,1.3 亿美元覆盖生物、网络、模型安全等关键领域,直接关系到 AI 风险管理的实际落地。