消息推送系统

def calculate_proxy_value(message):

novelty = compute_novelty(message)

relevance = compute_relevance(message)

timeliness = compute_timeliness(message)

proxy_value = novelty * 0.4 + relevance * 0.3 + timeliness * 0.3

return proxy_value

张三: 很清晰！接下来我们怎么把这些建议集成到我们的消息管理系统中呢？

李四: 我们可以在接收消息时调用这个函数，根据代理价筛选出高价值的消息，并将其存储到数据库中供后续的大模型训练使用。

张三: 这样的话，我们就能够确保训练数据的质量了。那么对于大模型训练部分，你有什么建议吗？

李四: 在训练阶段，我们可以使用这些高质量的消息作为输入样本，通过调整模型参数来提升模型性能。

张三: 听起来很棒！我相信通过这种方式，我们不仅能够提高消息管理效率，还能显著改善大模型的表现。

李四: 没错，而且这种方法还可以灵活调整权重，适应不同的应用场景需求。

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