#BestBlogs 看我如何用 Prompt 工程将大模型调教成风控专家 | 京东技术文章详细阐述了如何通过循序渐进的 Prompt 工程，将通用大模型调教成精准识别复杂电商风控风险的 AI 专家。摘要：文章作者作为交易风控算法工程师，分享了将大语言模型（LLM）引入电商风控工作的实践经验。通过四个阶段的“Prompt 工程心法”，作者将一个通用大模型从

#电商风控 #Prompt工程 #大模型 #AI专家 #风险识别

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Viking

1小时前

不知道大家怎么看 E2E 的，之前我觉得是没啥大用，结构经常变，测试经常崩，速度又慢，最后还不如手动测试。有了大模型以后，稍微改观了一些，试验了一个小项目，为了验证 AI 的结果，我现在用 Playwright MCP 来写 e2e，让大模型在做功能的同时就让它去写 e2e，对比验证，这个 MCP 提供了一大堆的tools 去操控 Playwright，工具也是排名非常高的，很好用有了

邓聿文

1天前

由DeepSeek团队共同完成、梁文锋担任通讯作者的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上《自然》封面。与1月的初版论文相比，本次论文披露了更多模型训练的细节，并正面回应了模型发布之初的蒸馏质疑。Nature对DeepSeek-R1评价是：目前几乎所有主流大模型都未经过独立同行评审，该空白“终于被DeepSeek打破”

马东锡 NLP

1天前

学习 NLP 的我，怎么也不会想到 LLM 发展到今天： 1. 输入输出 Token 可以直接卖 2. Test time scaling 可以包装成思考卖 3. Efficient Test time scaling 可以包装成不同档位思考卖看看大模型 PM 们，下一步会把什么东西卖给我

初码

1天前

说到左与右，在大模型公司上也有意识形态的差别，可以说道几句，几家大的都买了Pro会员，就我这半年的使用体验来看，OpenAI是极左，Anthropic偏左（整体还是中立的），Grok很右，Gemini中间骑墙。这里说Grok偏右其实是给其他家台阶下，客观的说，Grok那是相当客观，这种客观，从简单的使用反馈上就能感受到，背后有一种贯穿软件工程全链路的健康方法论和价值观。下面说说我对大模型左与右的理

宝玉

3天前

小模型不是 Agentic AI 的未来，小模型只配给 Agent 当工具现阶段 Agent 的主要问题不是成本过高，而是智能不足，所以做不好任务，所以需要浪费很多 Token。不能拿小模型在特定环境特定任务 RL（强化学习）后的结果来当证据，这不代表其在真实任务中的能力，这就是为什么一堆模型靠训练测试集刷很高分，但是实际一用很垃圾的原因。真实世界的任务是很复杂的，用户的请求总是千奇