构建AI智能体：六十二、金融风控系统：基于信息熵和KL散度的异常交易检测
本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统，通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据，区分正常与欺诈交易；然后计算各特征的数据熵和KL散度，量化分布差异；再训练随机森林模型进行预测，并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明，设备风险是最强欺诈指标，系统AUC达1.0，能有效识别典型欺诈模式（大额、深夜、高频交易）。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案，在保持高性能的同时增强了模型可解释性，为智能风控提供了量化分析框架。
Python 安装
本文介绍Windows下安装Python 3.14.2的方法，包括版本选择、自定义安装选项、环境变量配置及安装验证，帮助用户快速搭建Python环境。
构建AI智能体：六十、特征工程行业实践录：金融、电商、医疗的智能化转型
本文通过金融风控、电商推荐和医疗诊断三个行业案例，系统阐述了特征工程的实践价值与技术方法。在金融领域，通过构建稳定性评分等特征，将贷款审批坏账率从8.2%显著降低；电商行业通过实时兴趣向量等特征，使推荐点击率提升3倍；医疗领域则利用病变严重度评分等特征，将筛查效率提升5倍。研究揭示了特征工程作为连接业务需求与技术实现的关键桥梁，其核心在于将原始数据转化为机器可理解的业务语言。
GPT-5.2来了，老金详细给你说说它为什么是王
OpenAI悄然上线GPT-5.2，因谷歌Gemini 3发布引发“红色警报”。新模型提升显著：幻觉减少38%，上下文达40万token，支持长文档精准处理；ARC-AGI-2与GDPval评测显示其真实推理与工作能力大幅增强，尤其适合金融、法律等专业场景。推出Instant、Thinking、Pro三版本，满足不同需求。虽无惊艳发布，但聚焦打工人实际应用，标志着AI向通用生产力工具迈进。
构建AI智能体：五十九、特征工程：数据预处理到特征创造的系统性方法
摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。
背景图变换
本文介绍如何基于若依（RuoYi）框架定制化项目：更换浏览器标签logo、系统页面logo与标题、登录页名称及背景图，去除官网标识，并调整主题风格。通过替换静态资源、修改配置文件及全局搜索删除冗余链接，实现项目个性化展示，提升品牌辨识度，适用于前端界面定制开发场景。（238字）
模型评估
模型评估涵盖能力、对齐与效率三大维度，涉及语言理解、知识问答、推理代码等任务，常用MMLU、C-Eval、GSM8K等基准，结合Hugging Face工具实现自动评测，面试关注幻觉检测、指标设计与人工协同评估。
解码策略
解码策略影响文本生成的创造性与准确性。贪婪解码确定性强但重复性高；Beam Search提升质量，适合翻译；随机采样（如Top-p）增强多样性，适用于创意写作。不同方法在多样性、质量与计算成本间权衡，适配多样场景需求。
