在自动驾驶技术发展的关键阶段，决策系统的可靠性直接决定了车辆能否在复杂道路环境中安全行驶。当前行业普遍面临两大技术路线的抉择：基于规则引擎的确定性决策方法，以及依赖强化学习的自适应性决策模型。本文将深入探讨两者的技术融合方案，提出一种可落地的混合架构设计。 1. 核心挑战与技术痛点 ...
标签： 融合架构
突破推荐系统瓶颈：图神经网络与强化学习的融合架构设计与实践
推荐系统作为数字经济的核心引擎，正面临着用户行为复杂化、场景动态化、需求长尾化的三重挑战。传统协同过滤与深度学习模型在捕捉高阶关系、处理动态反馈、平衡长短期收益等方面逐渐显露疲态。本文提出一种基于图神经网络（GNN）与强化学习（RL）的融合架构，通过构建动态异构图表示、设计时序敏感奖励机制、实现端到