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本文介绍Google的ReasoningBank和斯坦福的ACE两项研究，它们分别通过经验管理系统和活的提示词机制，解决AI从自身经历中学习的问题。ReasoningBank让AI积累成功与失败经验；ACE则通过增量更新优化上下文。两者推动AI从无状态计算工具向有记忆智能体转变，为AI持续学习与自我改进提供新范式。
本文对比了大模型Agent的两种实现技术流派：流程智能化（如Coze）强调确定性流程编排，智能体智能化（如DeerFlow）注重自主决策能力。文章提出通过规划与反思、工具使用和记忆机制三个核心模块实现两种范式的融合，构建混合智能架构。最后展望了Agent在AI浏览器、ChatBot、工作流自动化等领域的应用新形态，为开发者提供了全面的Agent设计与实现指南。
真正的通用人工智能，既需要前者庞大的知识储备和深刻的理解力，也需要后者在复杂环境中为实现目标而进行有效规划与行动的能力。本文将系统论证，两者的协同进化——即大模型赋能强化学习的样本效率与泛化性，强化学习为大模型注入目标导向与现实对齐能力——才是通往更通用、更强大人工智能的必经之路。：通过将从大模型中提取的先验知识作为网络初始权重或行为基线，RL智能体可以“站在巨人的肩膀上”开始学习，实现。：大模型
本文详细介绍了AIGC的5层系统化学习路径：通识层建立基础认知，体验层掌握工具部署，应用层进行多领域创作实践，商业层探索变现模式，原理层深入技术核心。文章强调循序渐进、重点突破的学习方法，推荐各阶段学习资源，指出常见学习误区，帮助学习者系统掌握AIGC技术，实现从入门到精通的跨越。
异步编程的内存影响：CompletableFuture的线程模型
未来几年，AI、大数据、云计算、物联网等技术将继续主导技术发展的方向，量化指标也将成为项目管理中的重要工具。因此，在选择量化指标时，首先需要明确项目的业务目标。数据的量级已经达到前所未有的规模，如何通过高效的数据分析工具和技术来挖掘有价值的信息，成为了企业在技术项目中的关键任务。例如，在项目初期可能会使用一些技术来满足需求，但随着项目的推进，新的技术栈可能会提供更好的效果。在技术不断发展和变革的今
摘要：制造业数字化转型迫在眉睫，普实软件AIO8平台提供一站式解决方案。该平台打破信息孤岛，实现业务流程数字化集成；通过MES与WMS协同打造透明车间；采用"小快轻准"模式快速响应需求；提供持续服务确保长期优化。转型分四步走：先打通ERP、财务等基础模块；再实现生产透明化与供应链协同；继而运用BI驱动智慧决策；最终形成持续进化能力。普实软件不仅是技术供应商，更是战略合作伙伴，帮
程序员怎样才能会被取代？
当我们通过小组或者多人完成一个项目，类似“网盘项目的时候”每个人有每个人负责的模块，所以项目应该不止有一个 main函数，也就是不只有一个可执行文件。那么这种时候就是大项目。我的第一个像模像样的项目联系就是：进程池，创建ProcessPool目录文件，那么这个任务简单来说就是基于多进程的一个服务端，服务端有两种进程，master进程和worker进程master进程负责：1.创建和管理worker
作为湖南培联文化传播有限责任公司的一名课程研发顾问，我非常乐意从行业内部的视角来回答这个问题。我们每天都会接触大量对AI充满热情但又不知从何下手的零基础学员，如何为他们规划一条最平滑、最有效且能快速获得正反馈的学习路径，是我们一直在深入研究的核心课题。请记住一个核心原则：对于零基础小白，入门AI的关键不是一头扎进复杂的代码和算法，而是先建立认知，再找到能最快产生价值的应用点，最后再根据兴趣决定是否
