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SR-Fraud：面向非平稳支付欺诈检测的反思式 LLM 智能体框架
针对实时支付欺诈检测中对抗方快速适应、标签滞后的问题，论文提出 SR-Fraud 框架，将请求时决策与离线自适应解耦：冻结的无状态智能体实时打分，离线反思智能体从成熟错误中提出边界假设，再由确定性验证器筛选。在生产基准上各项检测指标均优于冻结决策智能体与周期性重训的 CatBoost。
arXiv cs.LG39 天前
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针对实时支付欺诈检测中对抗方快速适应、标签滞后的问题，论文提出 SR-Fraud 框架，将请求时决策与离线自适应解耦：冻结的无状态智能体实时打分，离线反思智能体从成熟错误中提出边界假设，再由确定性验证器筛选。在生产基准上各项检测指标均优于冻结决策智能体与周期性重训的 CatBoost。