| title: Suanfamama_Cognitive_Computational_Fashion | |
| app_file: app.py | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 4.29.0 | |
| ## 基于广州北京路商圈来往时尚用户及趋势被动发现模块 | |
| ### 目标 | |
| * | |
| ### 模型训练 & 预测 | |
| * 模型训练狭义：准备数据集 通过正向传播 及 反向传播 及 梯度下降等核心DL算法 输出一个经权重迭代后的神经网络 | |
| * 模型训练广义： | |
| * 基模型的灵活使用 | |
| * AIGC知识库的不断更新 及 RAG算法的调优 | |
| * 价值及安全对齐 如时尚 | |
| * 模型训练：每天都有增量的黄金标准，每天都根据专家咨询意见（如小玲买手）整理知识库 调节智能体各部分设定 以达到复制人脑部分功能的目标 | |
| * 模型预测：专家给出一个分数及文本原因 机器智能体也给出一个分数及文本原因 不断优化 不断拟合 total loss value 不断下降 | |
| ### 技术架构 | |
| * 1.0 | |
| * 直接控制摄像头并拍照 | |
| * 传给分析模块 | |
| * 触发被动用户注册及时尚分数评估 | |
| * 完成最终入库逻辑 | |
| * 1.1 | |
| * 实时视频流成为单独 微服务 | |
| * 截取图片 后续逻辑不变 | |
| * 1.2 | |
| * 实时视频流成为单独 微服务 | |
| * 向外提供一个API接口 输入实时视频流 | |
| * 计算：完整的入库 | |
| * 输出：用json返回运行结果 | |