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Deep Narayan Mishra
Deep Narayan Mishra
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多智能体LLM框架自动化零售价格分类法构建
研究人员开发了一个名为“Lines and Ladders”的新型多智能体框架，用于自动化构建大规模零售价格分类法。该系统利用专门的大型语言模型（LLM）智能体来识别商品属性、提取相关数据并应用分层分组逻辑，解决了数百万在售商品手动定价治理的挑战。该框架在真实企业数据上进行了评估并在生产环境中部署，展示了强大的性能，其中一个3智能体系统在“Lines”任务上取得了0.83的F1分数，并在特定零售类别中实现了高精度和召回率。
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新方法可估算海量商品库的需求转移系数
研究人员开发了一种新的大规模估计需求转移系数的方法，这对于优化商店商品组合和改进需求预测至关重要。该方法能够计算包含数百万种商品的系数，解决了现有文献中需要为每种可能的商品组合分别进行预测的低效问题。在满足关于替代行为的某些假设时，所提出的程序可以准确地估计底层系数并改进需求预测。