主要有三类：EWC等正则化约束重要参数漂移，经验或生成式回放重温旧任务分布，参数隔离与LoRA适配器为各任务分配专属参数，三者组合以平衡稳定性与可塑性。
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主要有三类：EWC等正则化约束重要参数漂移，经验或生成式回放重温旧任务分布，参数隔离与LoRA适配器为各任务分配专属参数，三者组合以平衡稳定性与可塑性。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
98.6% 数据完整度
20+ 位数据分析师
5年 历史数据清洗
2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
引入jnd指标过滤噪音。
原始数据开放下载，可复核。
08:00/20:00自动校准模型。
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确定关注区间与模型偏好
实时拉取canada最新数据
2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
大模型按输入与输出token分别计费，输出单价通常更高，长上下文成本显著上升。优化手段包括精简提示词、启用提示缓存、批量离线调用、小模型分级路由、限制max_tokens，以及用RAG压缩上下文。
ControlNet多模态控制、Tiled Diffusion大图生成、ADetailer面部修复、Dynamic Prompts批量生成、Regional Prompter分区控制，配合Civitai浏览器直连模型库。
可使用LLM API（如GPT-4、Claude）结合python-pptx库实现：先让AI生成结构化内容（标题、要点、配图提示词），再通过代码将内容填充到PPT模板，配合DALL-E等模型自动生成配图，最终输出完整演示文稿，整个流程可通过LangChain等框架编排自动化。
AI在金融风控领域的核心应用包括：基于机器学习的信用评分模型构建、实时交易反欺诈检测、贷款违约概率预测、反洗钱可疑交易识别、智能催收策略优化、市场风险量化建模、以及基于NLP的舆情风险监测等场景。
先界定领域与任务，采集权威文献、业务日志和专家标注；用 MinHash 去重、质量打分、脱敏与格式归一清洗；按主题和难度配比，并通过小模型消融与人工抽检闭环迭代。
主动学习以不确定性、多样性或委员会投票等准则筛选信息量最大的未标注样本交人工标注，用更少标注达到同等模型性能，从而降低标注成本。