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高原天气预警的ML-LLM融合智能体
针对旅游气象服务情境化不足与场景适应性弱的问题，论文提出SmartWeatherAgent三阶段架构，融合意图识别、灾害预测与推理增强生成。系统结合规则方法与LLM，采用富含高原特征的LightGBM模型，在大风、降水、低温事件上F1-Macro达0.605、延迟1.60毫秒。12轮微步提示自优化…
arXiv cs.AI53 天前
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针对旅游气象服务情境化不足与场景适应性弱的问题，论文提出SmartWeatherAgent三阶段架构，融合意图识别、灾害预测与推理增强生成。系统结合规则方法与LLM，采用富含高原特征的LightGBM模型，在大风、降水、低温事件上F1-Macro达0.605、延迟1.60毫秒。12轮微步提示自优化…