本研究提出BTFL方法，解决个性化联邦学习在在线测试中因分布转变和样本演变导致的性能下降问题。实验结果表明BTFL在多个数据集上表现优异。

这是一个在线测试平台，支持PostgreSQL兼容的SQL/JSON路径查询，从JSON数据中提取值。该平台基于Go WebAssembly在浏览器中运行，更多信息请参阅PostgreSQL文档。

本研究提出了一种基于大型语言模型的在线测试框架，旨在提升决策政策测试的效率与多样性。实验结果表明，该方法在识别关键场景和多样场景方面显著优于传统方法。