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Wells Fargo 10B交易模型擊敗XGBoost
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AI 綜述
Freddy Lecue 在富國銀行展示了一個 10 億引數的交易基礎模型，該模型在偵測率與誤報率上均優於 XGBoost，且拒絕延遲僅 250 毫秒。
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最新進展10月23日 17:00
富國銀行自建基礎模型偵測詐騙——專訪 Freddy Lecue報導時間線
沿著報導，瞭解事件的不同面向。
10月23日
- AI Engineer精選富國銀行自建基礎模型偵測詐騙——專訪 Freddy Lecue
富國銀行的 Freddy Lecue 以客戶交易資料打造 10 億引數的基礎模型，在嚴格延遲限制下，詐騙偵測表現優於 XGBoost，且誤報更少；後續將推出 110 億引數版本，並規劃應用於信用、反洗錢與行銷。
本事件熱度趨勢
還沒有足夠的連續觀測資料，暫不繪製趨勢。