摘要：本文介绍基于LangGraph构建企业级多智能体协作系统的方法，通过内容生产流水线案例展示研究员、写手、编辑三智能体协同工作。实测显示多智能体架构使任务完成率提升58%，错误率降低72%。文章详细解析了状态流转、角色设计、条件路由等关键技术，并提供生产级增强方案与避坑指南。实验数据表明，虽然Token消耗增加50%，但综合性价比提升110%。最后提出动态团队组建、人类在环路等演进方向，为复杂

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：本文提出了一种基于GNN+LLM的多模态虚假信息检测系统，有效解决了传统BERT方法在微博平台虚假信息检测中的低准确率(67%)和溯源困难问题。系统通过构建"用户-内容-传播"异构知识图谱，结合GraphSAGE识别可疑节点，ERNIE-Layout处理多模态内容，Qwen2-72B生成智能取证问题链。在"明星税务风波"案例中，系统2小时内定位造谣账号

本文提出了一种融合知识图谱与LLM的工业故障诊断系统，通过以下创新点实现高效精准的故障定位：1）采用无监督方法从SQL日志自动构建知识图谱，结合GNN补全缺失关系；2）设计问题驱动的子图采样策略，大幅降低LLM输入规模；3）让LLM生成可解释的符号推理代码而非直接输出答案。系统在真实产线测试中，将平均故障定位时间从47分钟缩短至8分钟，准确率达92%，且无需人工标注和模型微调。

本文探讨了基于深度学习的智能语音情感分析技术。介绍了语音情感分析的基本概念及其在智能客服、助手等场景的应用价值。重点分析了CNN、RNN、Transformer等深度学习模型在语音情感识别中的优势，详细阐述了从数据准备、特征提取到模型训练及部署的系统实现流程。并以智能客服案例展示了该技术的实际应用效果，情感识别准确率达到90%以上，显著提升了服务质量。最后展望了语音情感分析技术的发展前景，指出深度

摘要：本文针对传统联邦学习在大模型场景下的通信瓶颈和模型异构问题，提出分层联邦蒸馏（HFD）框架。通过动态参数切分（95%稀疏率）、同态加密量化（CKKS方案）和差分隐私调度（ε=2.3），在6家医院的280万张CT影像联邦训练中，实现通信开销降低95%（7.2GB→360MB/轮），训练时长缩短79%（67→14小时），模型AUC提升12.4%至0.879。特别解决了小医院（2卡V100）性能提

摘要： 本文介绍了一种基于CUDAMPS和vLLM的多租户LLM推理优化方案，通过显存软隔离技术将单张A100 GPU虚拟化为8个独立分区，实现多LoRA模型并行运行。该架构采用K8s容器化部署，结合进程级隔离和cgroup限制，确保故障不扩散，同时支持动态扩缩与LoRA热插拔。实测显示8租户并发下总QPS达144req/s，P99延迟268ms，GPU利用率97%。方案解决了传统MIG灵活性不足

本文详细介绍了将YOLOv8目标检测模型部署到树莓派5边缘设备的完整技术方案。通过ONNXRuntime+NNAPI的量化加速，在精度损失小于2%的情况下实现推理速度提升3.8倍，功耗降低45%。文章包含从模型训练、INT8量化到端侧优化的全流程，重点讲解了量化校准数据准备、静态量化实现、树莓派环境配置及性能调优技巧。实测数据显示，量化后模型体积从12.1MB压缩至3.4MB，推理延迟从342ms

传统AOI视觉检测在新产品上线时漏检率高达23%，且无法识别训练集外的未知缺陷。我用Qwen2-VL+SAM+YuNet+AnomalyDB搭建了一套工业质检系统：用视觉大模型做Few-shot缺陷分类，SAM做像素级分割，图数据库存储缺陷模式，最终实现"零样本"检测新品缺陷。上线后，漏检率从23%降至0.8%，新品导入周期从2周缩短至4小时，单条产线年检成本降低170万。核心创新是将缺陷模式转化

近年来，人工智能（AI）技术在心理健康领域的应用逐渐兴起，为心理健康服务的提供带来了新的可能性。未来，随着多模态数据融合、智能干预与治疗、心理健康监测与预警技术的发展，AI 技术将为心理健康领域带来更大的变革，推动心理健康服务的普及和优化。例如，通过分析心率变异性（HRV）、睡眠模式和活动水平等生理数据，AI 系统可以及时发现患者的心理健康问题，并提醒患者或医疗专业人员采取相应的措施。通过结合临床