1.异步训推架构：训练节点与推理节点解耦，分布式动态经验池，吞吐对比同步架构提升约5x，训练采样无阻塞2.分层决策模型：高层策略网络做战役级规划，底层规则引擎(Drools)做指令落地，二者通过统一状态空间协同3.规则触发优先：检测到强约束关键态势时直接走规则路径绕过RL推理，毫秒级响应4.增量在线

1.行业指引模板库：内置保险/电商/教育/SaaS四大行业200+Guideline模板，开箱即用2.多轮业务办理：能主动追问关键信息（订单号、身份证、问题描述），按业务流程一步步推进，而不是被动应答3.工具调用：对接企业CRM、工单系统、订单系统，实时查询/创建工单/发起退款/转人工4.智能转人工

1.四层记忆模型（借鉴认知心理学Tulving分类）：·工作记忆：当前对话窗口·情景记忆：历史会话片段，向量召回·语义记忆：事实知识、用户画像，结构化存储·程序记忆：成功经验、决策模板，参数化复用2.智能写入触发：基于消息特征+决策结果双因子判断哪些值得记忆，避免无脑写入3.六大召回能力：相似度召回

1.双层消息分发：主群路由模式（路由Agent基于LLM+挂起任务表把消息分发到正确团队）+子群广播模式（协作小组内全员可见），并通过共享事实表补偿"路由失聪"问题2.双阶段处理管线：感知-研判-分诊三层快速路径+决策-执行-输出-学习四层深度路径，实现差异化响应，节省LLM调用60%+3.子群协作

主要负责与广西某烟草合作的一个项目，做一个检测工厂内指定区域不可随意乱摆放的功能产品，我主要负责功能的实现与网页搭建，本次主要使用OpenCV进行图像数据(百色烟草提供数据)的处理和增强，其中使用了Retinex的方法很好地改善光线阴影的问题，使用YOLOv8模型进行数据训练，最终得出了一个准确度在

目前基于CV视觉匹配实现了对PC版本的QQ经典农场小程序进行自动收菜、自动除草/除虫/浇水、自动种植（测试中）、自动偷菜、自动帮忙除草/除虫/浇水、自动领取每日免费化肥功能，后续计划持续优化丰富CV匹配版本的功能，并计划使用神经网络更加精准及丰富地识别各类图标，丰富功能（种菜、收菜、偷菜、种地等）

熟练掌握3D点云立方体标注、障碍物3D框选、雷达+图像联合标注、行人/车辆/非机动车/交通标识三维标注，熟悉自动驾驶激光雷达场景标注规则，理解点云分层、远近景区分、遮挡判定，可完成3D标注、复检、修正类任务。

通过数组与索引组合及笛卡尔积算法，自动将不同Prompt变量批量合并生图，解决了单一Prompt重复生成低效、风格难统一的问题，一次调用即可产出多组风格一致的设计方案。后台管理功能：数据面板，接口信息，订阅设计前台包括订阅，生图模块，历史记录

本项目是一个集成了美股新闻监控、A股实时价格监控和AI智能分析的综合系统，采用多模块Maven架构，核心功能模块如下：美股新闻监控模块：通过定时任务每分钟自动抓取StockTitan网站的RSS订阅源，解析美股异动新闻，包括股票代码、标题、发布时间（GMT/北京时间）、标签（新高、财报、评级调整等）

支持图片上传识别、实时视频流目标检测、框选标注预警、异常情况自动告警、识别数据统计汇总、检测结果Excel导出、历史影像回溯查询、多账号角色权限分级管理，界面简洁操作容易简单。