摘要：针对推荐系统陷入"强者愈强"困境的问题，本文提出基于多智能体强化学习(MARL)的解决方案。系统构建了三个核心智能体：用户智能体学习探索新兴趣，内容智能体优化冷启动策略，系统智能体动态调控流量分配。关键技术包括：1) 用Transformer编码用户行为序列；2) 将"用户心智演化"建模为状态空间；3) 使用LLM生成动态奖励函数。工程实现采用TFSe

摘要：针对推荐系统陷入"强者愈强"困境的问题，本文提出基于多智能体强化学习(MARL)的解决方案。系统构建了三个核心智能体：用户智能体学习探索新兴趣，内容智能体优化冷启动策略，系统智能体动态调控流量分配。关键技术包括：1) 用Transformer编码用户行为序列；2) 将"用户心智演化"建模为状态空间；3) 使用LLM生成动态奖励函数。工程实现采用TFSe

摘要：本文介绍了一套基于MLflow+LangGraph+Prometheus的大模型智能治理系统，有效解决了训练数据污染、Prompt注入攻击、推理成本失控等运维难题。系统采用三层架构：监控感知层实时检测异常并生成语义化事件；LLM策略生成层将事件转化为可执行治理方案；LangGraph执行引擎按优先级自动执行策略。该系统上线后，模型迭代周期从2周缩短至4小时，推理成本降低55%，线上事故率下降

摘要：本文介绍了一套基于MLflow+LangGraph+Prometheus的大模型智能治理系统，有效解决了训练数据污染、Prompt注入攻击、推理成本失控等运维难题。系统采用三层架构：监控感知层实时检测异常并生成语义化事件；LLM策略生成层将事件转化为可执行治理方案；LangGraph执行引擎按优先级自动执行策略。该系统上线后，模型迭代周期从2周缩短至4小时，推理成本降低55%，线上事故率下降

本文介绍了基于DenseNet的医学图像分类方法。首先阐述了医学图像分析的重要性及其在疾病诊断等场景的应用。重点解析了DenseNet的核心技术——密集连接机制，该机制能增强特征传递、减少梯度消失并提高特征复用率。文章详细展示了使用PyTorch实现DenseNet模型的完整流程，包括数据预处理、模型加载与微调、训练评估等步骤，并在胸部X光数据集上进行了实验验证。实验结果表明DenseNet能有效

摘要：本文介绍了基于ResNet实现图像分类的完整流程。首先阐述了图像分类的定义和应用场景，然后重点解析了ResNet架构的理论基础，包括残差学习和跳跃连接机制。文章提供了详细的代码实现步骤，涵盖环境准备、数据集加载、ResNet模型构建、训练和评估过程。通过CIFAR-10数据集验证，ResNet有效解决了深层网络的梯度消失问题，实现了较高的分类准确率。最后鼓励读者尝试不同模型和更大规模的数据集

在医院数据不出院的政策红线内，我们用PySyft+MedSAM+差分隐私搭建了一套跨院联邦学习系统：各医院本地训练3D影像分割模型，用同态加密上传梯度，中央服务器聚合后下发全局模型。上线后，肺结节识别准确率从单院的78%提升至92%，数据隐私通过三级等保审查，联邦通信成本降低70%。核心创新是将DICOM影像的3D特征与临床报告做跨模态对齐，用差分隐私噪声掩盖患者ID等敏感信息。附完整医院端部署代

摘要：本文介绍了一套基于TimeGPT+LogsBERT+Neo4j的智能运维系统，解决了大促期间告警风暴和故障定位难题。系统通过时间序列预测(TimeGPT)提前17分钟发现指标拐点，利用日志语义分析(LogsBERT)自动提取异常模式，构建"指标-日志-拓扑"知识图谱进行根因推理。上线后MTTR从42分钟降至3.8分钟，故障预测准确率达94.3%，告警噪音降低91%。创新性

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摘要：本文介绍了一个基于多模态大模型的AI面试系统，整合了Qwen2-Audio语音模型、ERNIE-Layout简历解析和RAG知识库技术。系统通过四阶段流程（简历解析、语音面试、代码考核、评估报告）实现智能化初筛，将初筛效率提升12倍，面试官满意度从58%提升至91%。核心创新在于将STAR面试法编码为强化学习奖励函数，实现动态难度调整。系统成功识别出3份"简历包装"案例，