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做了10年刺身，我为什么要做配送》时长：40-45秒风格：人设向、真诚讲述20条完整拍摄脚本：覆盖用户激活四阶段详细分镜表：每条脚本8-10个镜头拍摄技巧指南：食物、人物、场景后期剪辑要点：节奏、BGM、字幕实用工具模板：检查清单、日程安排、成本预估按照本文档执行，可在4周内完成新号启动的全部内容拍摄。

目的：建立专业背书选题方向“做了10年刺身，我为什么要做配送”“前日料店主厨，现在专门送刺身”“这些年，我只做一件事”脚本示例【开头 - 身份亮相】我叫xxx，做刺身 10 年了。【中间 - 经历背书】以前在日料店做主厨，每天处理上百斤深海鱼。什么鱼新鲜、什么鱼能生吃，闭着眼睛都知道。后来发现，很多人想在家吃好刺身，但市面上的品质参差不齐。所以我出来做配送，把日料店的品质，送到你家里。【结尾 -

特征/原因：真实患者的对话往往包含情绪化、主诉、提问等多种策略；定义这些“对话策略标签”后，可以更系统地指导模型学习、合成较为真实的对话。之所以用该子解法，是因为：需要将原始对话中难以直接量化的患者行为标注出来，例如“表达焦虑”“主动询问”等策略，为模型的监督训练打下标注基础。(A) 研究背景与动机线上医疗问诊场景：医生只能通过“问诊”收集病人信息，缺乏体格检查及辅助诊断工具，如何在有限的轮数中收

直接在简单明确的奖励标准下进行强化学习，而不再借助传统的“奖励模型”作为中介。这种“去奖励模型”的做法，可以让模型在微调过程中，直接面向真实目标（如解数学题是否正确、编写代码是否能运行）进行自我优化，大幅提升推理和解题能力。

对应特征：LLMs 对一次性的大段“摘要”或“线性拼接的三元组”理解可能有限，要想兼顾复杂问题的多跳信息、又要剔除冗余，就需要一个能够分步地推理、再分步地总结的机制。之所以用这个子解法，是因为问题往往是多跳、且检索到的子图中有大量不相关或冗余信息。若一次性将所有三元组简单拼接（或一次性做一个概括性总结），可能会遗漏关键细节或加入许多无关内容，从而影响回答准确率。简要技术/公式令表示第步的已生成内容

各种“图式检索增强生成（Graph RAG）”方法，弄清楚它们各自的与，并对未来改进提出建议。把检索过程拆成很多原子（操作符），例如：检索节点操作符（根据问题关键词或向量匹配找节点），检索关系操作符（根据相关实体的关系或者一跳邻居），检索社区操作符（从聚类好的社区里找最相关部分），检索子图操作符（如k-hop path、Steiner tree等）。这样就能。

不是这个医生在给你看病，而是医学界的「当前科学理解」在给你看病！

标题：从「金鱼记忆」到「时序推理」——AI智能体记忆的结构化进化核心问题：全文上下文检索导致信息淹没、时序混乱、延迟高核心解法：三层时序知识图谱（Episode→Semantic→Community）+ 双时序边失效机制技术支撑：BGE-m3嵌入、Neo4j图数据库、Cross-encoder重排、标签传播社区检测最终成果：准确率 +18.5%，延迟 -90%，Token -98.6%本质升华：将

❌ 张阿姨的困惑： "我肚子胀，吃不下饭，没劲儿，这是怎么回事？" → 系统返回：一堆不相关的碎片信息→ 患者更困惑： "到底是什么病？我该怎么办？