型进行进一步优化或重新训练。 为了确保模型在实际应用中的稳定性，还需要进行压力测试和 鲁棒性测试。压力测试可以通过模拟极端数据分布或异常数据输 入，观察模型的输出是否符合预期。鲁棒性测试则通过引入噪声数 据或随机扰动，验证模型是否能够保持较高的准确性和稳定性。以 下是常见的测试方法及其目的：  压力测试：模拟极端情况，评估模型的抗压能力。  鲁棒性测试：引入噪声数据，验证模型的稳定性。  时间序列 但在实际应用中却无 法有效处理未见过的数据。为解决这一问题，DeepSeek 采用了一 系列切实可行的技术手段。 首先，数据增强技术被广泛应用于模型的训练过程中。通过对 原始金融数据进行随机扰动、噪声添加或时间序列的平移变换，能 够有效增加数据的多样性，从而提升模型在面对新数据时的表现。 例如，在信用评分模型中，通过调整客户历史交易数据的时间窗口 或引入随机的噪声，可以使模型更好地适应不同的客户行为模式。

们还使 用梯度裁剪（Gradient Clipping）技术，限制梯度的最大值，防止 梯度爆炸问题。 此外，我们实施了以下策略以确保模型的鲁棒性和可解释性：  数据增强：通过对数据进行随机扰动和变换，增加数据的多样 性，提高模型的泛化能力。例如，对交易金额进行随机缩放， 或对日期进行随机偏移。  正则化：引入 L1 和 L2 正则化项，减少模型的复杂度，防止过 拟合。L1 正则化有助于特征选择，而 在模型优化的过程中，还需要关注其稳定性和鲁棒性。银行系 统对模型的容错率要求极高，因此需要通过数据增强、对抗训练和 模型集成等手段，提升模型在面对噪声数据或异常输入时的表现。 例如，可以通过引入对抗样本训练，增强模型对输入扰动的抵抗能 力，确保其在各种复杂场景下的稳定性。 为了确保模型在实际业务场景中的高效运行，还需要进行性能 监控和动态调整。通过部署实时监控系统，跟踪模型的推理速度、 准确率和资源占用情况，及时发现性能瓶颈并调整优化策略。例

动 化 学 报 51 卷 布 (Domain randomization), 这个过程分为三个阶 段: 首先, LLM 合成奖励函数; 其次, 基于扰动模拟 中的初始策略执行, 创建物理参数的适当采样范围; 最后, LLM 利用这些信息生成有效的领域随机化配 置. 实验表明, 该方法对多种机器人和任务具有普 遍适用性. 4.2 模仿学习