研究用 LLM 规则叠加层修补冻结反欺诈模型盲区
原文标题：Patching the Blind Spots: Reversible LLM Rule Overlay for Frozen Fraud Detectors
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论文提出不改动已部署梯度提升树反欺诈模型的前提下打补丁：由 LLM 针对 SHAP 显示被低估的特征提出规则，经经验支持筛选后校准为可逆的加性对数提升叠加层。为降低单模型方差，作者等权平均三个不同骨干的输出。在真实电商反欺诈数据上，等精度下召回平均提升 2.26%，等召回下精度提升 1.60%。
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