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「Agent 架构」找到 380 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…户建模，生成式推荐的优势在于能从语义空间生成候选，突破候选池限制。我的方案分三层：信息补全 → 策略调度 → 生成优化。 一、模型架构：双塔+生成式混合 模块 设计 冷启塔 轻量DNN，输入画像+上下文+社交特征，输出初始兴趣分布 生成塔 基于LLM的Seq2Seq，接收冷启塔输出作为prompt条件，生成个性化推荐理由+候选 融合层 冷启阶段生成塔权重高（>0.7），随交互增加逐渐切换至传统召回 关键：生成塔不直接生成item ID（幻觉风险），而是生成兴趣标签组合或自然语…
匹配正文：核心思路：分层互补架构 这种融合本质是时间尺度与信息特性的分层解耦，解决单一规划器无法同时满足"全局最优"与"实时避障"的矛盾。 一、功能互补性分析 维度 全局路径规划 局部避障 信息来源 先验地图（静态、完整、低频更新） 实时传感器（动态、局部、高频流式） 优化目标 全局最优（最短/最快/能耗最低） 局部可行（安全、实时响应） 计算频率 1-10 Hz（重规划触发） 50-200 Hz（控制闭环） 失效模式 地图过时、动态障碍未建模 局部最优陷阱、全局目标丢失 互补逻辑：全…
匹配正文：…5, "condition": "晴"} Thought: 已获得数据，可以生成回答 适用：多步推理、工具组合、需要解释决策过程的Agent 优点：透明可解释、容错性强（失败可重试）、无需特殊训练 缺点：延迟高（多轮交互）、token消耗大、需精心设计prompt边界 3. 通用Tool Use（Toolformer/开源方案） 原理：模型在生成文本中内嵌特殊标记（如[TOOL: calculator] 2+2 [/TOOL]），后处理提取执行。 适用：开源模型无原生Func…
学习内容与项目面试，在同一条路上。