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本文介绍了一个部署的语义用户分析管道，该管道使用基于每个交易模式的LLM推理，在一家大型日本银行将成本降低了三个数量级。
ProfiLLM 提出了一种智能LLM流水线，能够从平台级行为日志中生成效用对齐的用户画像，用于工业网约车调度，在滴滴的生产环境中实现了结果预测和GMV的显著提升。
PaperFlow是一个用于科学论文推荐的框架，通过三个阶段的协同运作：画像（Profiling）、推荐（Recommending）和自适应（Adapting），处理用户画像、每日论文流及兴趣漂移。该框架在包含24位用户和50个每日论文流的纵向基准上进行了评估。