跨場次風險偵測

CS-VAR

以檢索增強 LLM 驅動的 CS-VAR：PatchNet 蒸餾與跨場次風險偵測架構

直播帶來龐大互動與即時商機，也衍生跨場次的詐騙與協調性濫用風險。研究以檢索增強的大型語言模型作為推理核心，將短行為片段作為檢索單位，並將跨場次推理蒸餾至小型專域模型，使前端模型能即時識別重複套路並產生可解釋證據。實驗與上線驗證顯示其在實務審核上有顯著幫助。