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对应 issue #36（父 EPIC #5「③ AI 模型框架 配置化重构」、PRD 5.3 「网络结构策略 / 模板化技术路径」）。 落地 PRD 5.3「固定主干网络 + 可配置超参」默认模式： - core/model-framework/quality_forecast.py：QualityForecastModel 固定主干 （默认 gbdt 梯度提升回归，PRD 5.3 监督回归默认结构）+ Recipe 配方加载器 （load_recipe/build_from_recipe 声明式 JSON 超参包）。切换行业/工况只改 配方，模型代码零改动——对齐 PRD 验收口径「切换模板仅改超参包」。 - 主干注册表 BACKBONES + register_backbone：gbdt/dnn/stub 三类内置主干， 有 sklearn 升级真实 GBDT/MLP，无依赖退化确定性 stub（零外部强依赖， CI 可加载校验）；新增结构走插件注册而非改内核（PRD 5.3 理念，风格对齐 #34）。 - Accuracy 验收口径：PRD 5.3/第6章里程碑「质量预测准确率≥90%」， evaluate 直接给出 accuracy/MAE/RMSE 与是否达标。 - 样例协议 samples/quality-forecast/：Ti（海绵钛氯化车间）+ 树脂 两套超参包， 验证「同框架加载两套配方均跑通」。 - 接口风格对齐 #34 ModelHandle/ModelRecipe，自包含不依赖未合并的 model_recipe； 待 PR #102(#34) 合入后主干可平滑注册为具名 backbone、配方映射为 ModelRecipe。 - 24 个单元测试全通过 + sanity check 通过。
iAOP
云美工业AI优化平台（iAOP）：一套可配置、可复制的工业AI优化内核（iAOP-Core）+ 按行业沉淀的行业模板（iAOP-Template）。当前首个落地模板为氯化车间/海绵钛（Template-Ti 一期）。