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本文研究了混合决策支持系统中推理类大语言模型的语义上下文漂移问题，提出了一个数学模型和一个稳定性度量。为期两个月的实验揭示了潜在的目标导向漂移，并制定了控制稳定性的工程建议。
引入了漂移感知时间图重连（DATGR），动态更新生物医学文本图中的共现边，捕获语义漂移而无需完整重新训练。在BIOMRC上的评估表明，与静态基线相比，平均AUROC提升了0.066，同时保持了精确度。
本文提出Geo-Anchored Cloud Removal (GACR)框架，利用观测锚定残差流和地理上下文先验对齐，从光学遥感图像中去除云层，同时保留语义结构以支持下游任务。