研究人员开发了一种新颖的多智能体治理框架，旨在实现热工水力代理模型的在线自适应。该系统使用独立的智能体进行监控、诊断、自适应、安全审计和编排来管理模型更新。与静态部署相比，该框架在预测准确性方面提高了 19.0%，平均绝对误差为 5.72，并将警告超限减少了 35.8%。这种方法允许对代理模型进行可审计的演进，同时保持对模型部署的控制。 AI
影响 为关键系统的自适应AI模型部署引入了一个新颖的框架，有可能提高预测准确性和可靠性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新AI方法的学术论文。
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- Fourier Neural Operator
- Graph Neural Network
- Transformer
- Validation-Gated Multi-Agent Governance for Online Adaptation of Thermal-Hydraulic Surrogate Models under Operating-Regime Shift
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