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深圳 AI 产业规模突破 3600 亿元

2024年,深圳全市人工智能产业规模突破3600亿元,汇聚企业超2800家。目前,深圳已形成从算法研发、硬件制造到场景应用的完整产业链。 深圳市人工智能产业协会统计数据显示,2024年深圳市企业、院校等主体全球范围内共申请人工智能相关专利3.74万件,其中发明专利3.59万件占95.9%,实用新型专利0.13万件占3.4%,外观设计专利0.02万件占0.6%。 据介绍,从2023年5月开始,深圳在先进制造、低空经济、金融服务、政务服务、城市治理、交通运输、公共安全等领域,陆续开放了近200个“城市+AI”应用场景。 此外,《深圳市打造人工智能先锋城市的若干措施》还提出“每年发放最高5亿元‘训力券’,最高1亿元‘模型券’,最高1亿元支持人工智能行业应用,最高5000万元‘语料券’”,精准支持人工智能企业的算力使用、研发创新和场景落地。 从数据上看,由深圳市人工智能行业协会、深圳市投控数字科技有限公司联合编制的《2025人工智能发展白皮书》显示,截至2024年底,深圳市政府数据开放平台累计提供开放数据目录4065个,累计开放数据总量28.2亿多条;深圳数据交易所数据交易规模约167亿元,其...

我如何用Prompt工程将大模型调教成风控专家

作为一个交易风控的算法工程师,在日常工作中,我常常与海量的数据和复杂的模型打交道,试图在看似平静的水面下,捕捉那些隐藏的风险暗流。最近,我尝试将大语言模型(LLM)引入到我的工作流中,这段经历充满了波折、顿悟和惊喜。 今天,我想复盘整个过程,分享我如何通过一套循序渐进的“Prompt工程心法”,将一个“什么都懂一点,但什么都不精”的通用大模型,一步步调教成能够精准识别复杂电商风控风险的“AI专家”。 一、 引言:当算法工程师遇见“猜不透”的AI 故事的起点,是我近期做的一个项目。我通过用户的行为序列Embedding进行聚类,希望能发现一些未知的、有组织的风险模式。算法跑完,我得到了上百个“疑似风险簇”,每个簇里都包含了行为高度相似的用户订单。 问题来了:如何高效、准确地甄别这些聚类结果? 传统的人工审核,不仅耗时耗力,而且每个人的判断标准难以统一,效率和准确性都无法保证。于是,我自然而然地想到了正当红的大模型。 我最初的想象非常美好:把一个簇的数据丢给AI,它就能告诉我这群用户有没有问题。但现实很快给了我一记重拳。 我最初的尝试,Prompt大概是这样的:“帮我看看这个用户簇有没有风...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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