金融科技

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反欺诈是一项长期的工作，反欺诈的技术手段在提升，欺诈分子也在不断优化攻击方式，金融信贷机构需要对黑产产业进行监控，才能做到知己知彼，百战不殆。同时需要认识到欺诈行为是无法完全避免的，金融信贷机构需要做的是提高欺诈分子的作案成本，只有当整个行业的欺诈成本提高，欺诈分子认为无利可图，才会退出行业。最重要的一点金融信贷机构需要做好内控以及信息管理工作，很多欺诈风险都是由于信息安全以及人为的操作原因引起的

本文详细介绍了在Python 3.10环境下安装Sherpa语音处理工具集的完整流程。主要内容包括：系统环境配置（推荐Ubuntu/CentOS系统）、虚拟环境创建、核心组件（PyTorch 2.5.0、k2、kaldifeat等）的安装方法与版本匹配技巧，以及Sherpa-ONNX轻量推理引擎的部署。文章还提供了安装验证方法和TTS语音合成示例，帮助用户快速测试功能。整个安装过程强调版本兼容性，

多模态嵌入技术：打破AI的模态壁垒 多模态嵌入技术通过将文本、图像等不同模态数据映射到同一向量空间，实现了跨模态语义理解。OpenAI的CLIP模型采用双编码器架构和对比学习策略，开创性地实现了图文语义对齐。北京智源研究院的BGE-M3在此基础上进一步发展，通过网格嵌入和多语言支持，提升了复杂场景的处理能力。这些技术突破使AI系统能够理解"一只奔跑的狗"的文字描述与对应图片的语

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阿里达摩院推出的`speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-onnx`模型，通过ONNX运行时优化，集语音端点检测、实时转写、标点恢复等核心功能于一体，为工业场景提供开箱即用的高并发语音识别服务。

大型卷积网络模型最近在ImageNet基准测试上表现出了令人印象深刻的分类性能(Krizhevesty等人，2012)。然而，目前还不清楚为什么它们表现得如此好，也不清楚如何改进。在本文中，讨论了这两个问题。本文介绍了一种新的可视化技术，可以深入了解中间特征层的功能和分类器的操作，作为一个诊断工具使用，这些可视化允许我们找到在ImageNet分类基准上优于Krizhevsky等人的模型架构。此外还

（语音识别很难吗？这是一张关于语音识别模型使用占比的饼状图。数据来源于对INTERSPEECH’19、ICASSP’19、ASRU’19三个会议超100篇论文的调研。“lexicon free” 表示相关系统或方法不依赖预先设定的词汇表来进行处理，比如某些语音识别技术尝试直接对语音信号进行分析转换，不借助传统词汇表的辅助，以适应更灵活、未知的语言场景。

文本分块是RAG（检索增强生成）系统的核心环节，直接影响知识检索的精度和效率。本文系统分析了文本分块的核心价值、经典策略和智能进阶技术。固定大小分块和递归字符分块是基础策略，能够适配模型上下文窗口限制；语义分块通过嵌入向量和语义距离实现上下文感知的动态切分；结构化文档分块则利用标题层级保留元数据。此外，Unstructured框架基于文档元素智能分块，LlamaIndex采用面向节点的解析方法。不