摘要
本发明公开了一种基于大数据的AI智能体设计平台决策优化方法,具体涉及人工智能领域,包括多模态数据感知层构建、流式特征计算引擎、动态指数融合中枢以及自适应决策矩阵。本发明实现硬件资源利用率的精确同步监控与异构计算单元的动态协同优化,显著提升复杂计算场景下的资源调度效率,创新设计的动态知识评估框架通过实时追踪知识演化路径与冲突检测机制,有效预防长期学习导致的知识体系退化,确保认知系统的持续可靠性。提出的多维度决策可信度验证体系融合可解释性穿透分析、环境耦合建模与逻辑漂移检测技术,突破传统单一可信指标的局限,显著增强决策过程的风险预测与容错能力,为智能体构建全维度的安全决策保障体系。
技术关键词
决策优化方法
大数据
滑动时间窗口
分布式训练系统
策略
效能
硬件资源利用率
Sigmoid函数
指标
平台
冲突检测机制
鲁棒性
资源调度效率
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多模态
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