Transformer + 时空图网络:
Transformer + 时空图网络(Spatial-Temporal Graph Network) 是一种融合时序建模能力与空间关系建模能力的深度学习架构,专为处理具有时空依赖性的
复杂数据而设计
深度强化学习 + 博弈论:
让AI在动态竞争环境中,通过不断试错(DRL)理解多方博弈规则(博弈论),
最终找到均衡状态下的最优决策
生存分析 + 概率图模型:
通过概率图建模用户行为间的复杂依赖关系,
结合生存分析预测事件发生时间(如流失/购买),
实现精准的"何时-对谁-采取何措施"决策。
生存分析(Survival Analysis)是统计学的一个分支,用于分析直到某个事件发生的时间。
概率图模型(Probabilistic Graphical Models, PGMs)是一种用图结构表示随机变量之间概率关系的模型。
Uplift 模型 + 因果森林:
Uplift模型与因果森林是因果推断与机器学习结合的重要工具,尤其在精准营销、动态定价等领域具有广泛应用。
LoRA 微调技术快速适配租户:
LoRA(Low-Rank Adaptation)微调技术通过参数高效性和动态适配能力,在多租户场景下实现快速模型定制化服务。
特征工程:租户专属特征编码器:
租户专属特征编码器(Tenant-Specific Feature Encoder)是一种面向多租户场景的特征工程工具,其核心目标是通过动态编码策略和个性化适配,解决不同租户数据分布差异大、业务逻辑多样化的挑战。
资源隔离:Kubernetes 命名空间 + 资源配额:
Kubernetes(常简称为K8s)是一个开源的容器编排平台,由Google于2014年开源,现由云原生计算基金会(CNCF)维护。
Kubernetes 通过 命名空间(Namespace) 和 资源配额(Resource Quota)实现多租户环境下的资源隔离与公平分配。
安全计算:同态加密数据协作:
同态加密通过数学重构计算逻辑,在数据全生命周期加密状态下实现安全协作。
联邦学习(Federated Learning)中的“联邦”一词源自政治学中的 联邦制(Federation)概念,其核心思想是多个独立参与者通过联合协作实现共同目标,同时保持各自的自治性。
GMV:
GMV(Gross Merchandise Volume) 中文译为 商品交易总额,是电商行业的核心指标,用于衡量平台在特定时间段内的 总成交金额。
MLOps:
MLOps(Machine Learning Operations) 是机器学习领域的 DevOps 实践,专为解决 AI 模型从开发到生产部署的全生命周期管理问题而诞生。
FP16 和 INT8:
模型量化中的 FP16 和 INT8 是两种低精度数据类型,用于减少模型内存占用和加速计
算,但通过不同的精度牺牲策略实现平衡。
PostgreSQL pgcrypto:
PostgreSQL 的 pgcrypto扩展是数据库级加密的核心工具,支持对称加密、非对称加密、哈希算法及随机数生成,适用于敏感数据存储与传输保护。
ELK+Sigma检测规则:
ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)与 Sigma 规则的结合,是构建开源威胁检测体系的核心方案。通过将 Sigma 的标准化检测规则转换为 ELK 的查询语言(如 Elasticsearch DSL),实现对海量日志的实时威胁狩猎与自动化响应。