A Generative AI Framework for Intelligent Utility Billing CO 2 Analytics and Sustainable Resource Optimisation
面向智能计费与碳分析的生成式AI框架
🧭 生成式代理 · 约束解码 · 需求响应优化
Independent Research, India · Independent Research, Germany
统一生成式代理、Transformer预测、碳审计与量子启发优化，实现日用电预测MAPE降至2.7%
📌 工作参考价值（4 点）
- 约束解码生成可控文本：在电商场景中，生成推荐理由、商品描述或客服回复时，可借鉴约束解码保证格式合规与数值准确，避免自由生成导致的幻觉或矛盾。
- 可审计的确定性计算链路：将碳排放因子等外部数据以封闭形式嵌入业务逻辑，保持端到端可追溯性；推荐系统中可类似整合实时价格、库存等确定性子模块，增强生成结果的可信度。
- 量子启发优化加速决策：模拟分叉（SB）求解器在需求响应优化中迭代远少于模拟退火（5 vs 70），可迁移至电商选品、定价或库存优化等组合问题，提升近实时决策效率。
- 分位数校准的预测区间：Transformer预测器输出多分位数结果，为库存、销量预测提供风险可控的置信区间，有助于鲁棒决策。