SmartWeatherAgent 融合 ML 与 LLM 优化高原预警
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SmartWeatherAgent 系统结合规则与 LLM，利用 LightGBM 处理高原特征，在大风、降水及低温事件中实现 0.605 的 F1-Macro 分数与 1.60 毫秒延迟。通过 12 轮微步提示自优化，综合预警质量分数从 4.2 提升至 8.9，增幅 112%。系统自动生成包含因果机制、时空演变及置信度声明的结构化预警。
为什么值得看
展示了 ML 与 LLM 融合在垂直领域提升专业性与科学性的具体路径。
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