

FoodFlow:多方推荐与履约仿真
外卖推荐的离线最优不一定是系统最优。热门或远距离商家可能提高短期命中,却会制造曝光集中、爆单、骑手负载和超时风险。
我们把 Top-K 推荐继续推向商家曝光、骑手匹配与午餐高峰仿真,在同一条流水线里衡量用户准确率、公平性、ETA、超时率和平台效用。
- 0.4509
- Seq-Tuned Recall@20
- 24.98 min
- KG + Batch 平均 ETA
- 0.5697
- 当前最高平均平台效用
Projects
这里记录我们真正实现、复现和测量过的项目:不仅写问题与方法,也保留 Demo、实验结果、负结果、工程边界和下一步。


外卖推荐的离线最优不一定是系统最优。热门或远距离商家可能提高短期命中,却会制造曝光集中、爆单、骑手负载和超时风险。
我们把 Top-K 推荐继续推向商家曝光、骑手匹配与午餐高峰仿真,在同一条流水线里衡量用户准确率、公平性、ETA、超时率和平台效用。

多模态模型会漏看图中关系,也会提出几何上不成立的辅助线;更麻烦的是,准确率提升往往无法说明究竟来自新图、更多推理 token,还是更严格的输出格式。
我们把几何推理里的“脑内辅助线”变成可以执行、校验、回放和比较的中间状态,并用严格配对实验区分视觉草图与推理协议各自带来的增益。

研究想法描述目标、假设与方法,数据集描述字段、模态与经验边界;两者不是同一种文本,关键词和通用相似度很难判断“这个数据集是否真的支撑这个想法”。
我们围绕共享的 Idea–Dataset 科研记忆,同时实现从研究想法检索数据集,以及从数据集检索先例并生成研究构思的两条路径。


代码、日志和 Git diff 本来就产生在 shell 中;如果每次都复制到网页聊天,再把回答粘贴回来,模型就无法自然嵌入现有终端工作流。
我把 DeepSeek 的单次问答、多轮历史、System Prompt、R1 推理流和 stdin 管道整合成一个 Rust 命令行工具,并对当前实现做了独立边界审计。


实验课程既需要让每位学生快速得到一致的开发环境,也需要教师统一管理配额、作业、空间状态和集群资源;只提供一台共享服务器很难兼顾隔离与运维。
我们把计算机实验课需要的浏览器 IDE、学生隔离、时间配额和集群调度组织成一套多用户云开发平台原型,并如实保留任务系统、存储配额与生产部署的阶段性边界。