本研究提出了一种基于图神经网络和强化学习的调度框架，利用GNN进行状态图表示和策略学习，并通过PPO算法优化模型。实验结果表明，该模型在工厂调度问题上优于传统方法，具备良好的泛化能力。此外，研究探讨了大型语言模型在自动计划中的应用，提出AI-Copilot以解决商业优化问题，展示了神经符号化方法的潜力。

本文探讨了通过混合型数据中心模型降低大型语言模型能耗的方法。采用基于成本的调度框架，动态分配任务到不同能效的硬件上，分析表明能耗可降低7.5%。研究还提出结合人工智能与人类智能的混合决策系统，以提高机器学习的效率和可持续性。

本文介绍了基于拍卖的调度框架，用于解决多目标决策问题，并提出了解决路径规划问题的基于拍卖的调度基础。同时，本文还提出了分散算法来合成一对策略、初步分配的预算和出价策略，并对不同的分散合成问题进行了分类和讨论。

Primus是一个通用的分布式训练调度框架，支持多种训练框架、调度器和角色，具备容错处理、动态调度、多数据源数据类型支持等功能。它能够帮助算法工程师从底层细节中解脱出来，更多地关注算法层面。