本期代码在消费电子客服场景验证：多模态prompt使问题解决率提升40%。下期《多模态发展系列（5）：多模态模型的轻量化部署实战》将揭秘如何将LLaVA-3压缩至5GB，实现在手机端运行，附NCNN部署脚本。代码运行环境：NVIDIA A100（40GB）/ AMD MI300X，建议使用Colab Pro 2加速多模态客服数据集（含1000组图文交互数据）

在现实世界的许多场景中，往往存在多个智能体同时在一个环境中活动并相互影响，比如机器人团队协作完成任务、游戏中的多人对战等。与单智能体强化学习不同，多智能体强化学习需要考虑智能体之间复杂的交互关系，每个智能体的行为不仅会影响自身的奖励，还会对其他智能体的状态和奖励产生影响，这使得学习过程变得更加复杂。

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项基础任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、日期、组织名等。NER 在信息抽取、知识图谱构建、问答系统等应用中具有重要作用。在本篇博客中，我们将详细介绍命名实体识别的基本概念、常用模型，并通过 Python 示例代码演示如何使用现代 NLP 技术实现 NER。

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种学习策略，模型（或智能体）通过与环境交互，获取奖励或惩罚，从而优化其行为策略。与监督学习不同，强化学习的目标是通过试错的方式来学习最优的决策策略。智能体（Agent）：执行行动的主体。环境（Environment）：智能体进行决策的外部系统。状态（State）：环境的当前情况。动作（Action）：智能体根据状态选择的行为。奖励

神经网络剪枝（Pruning）是通过删除神经网络中冗余的神经元或连接来减少模型的规模和计算量，从而提高模型的推理速度并降低存储需求。剪枝的目标是保持模型的性能，同时通过减少计算资源的消耗来提升效率。去除不重要的连接或神经元：通过评估神经元或连接的重要性，去除那些对模型性能影响较小的部分。提高模型效率：通过剪枝，可以大大减少计算量和内存消耗，尤其在资源受限的环境中非常有用。减少过拟合：剪枝可以通过简

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种学习策略，模型（或智能体）通过与环境交互，获取奖励或惩罚，从而优化其行为策略。与监督学习不同，强化学习的目标是通过试错的方式来学习最优的决策策略。智能体（Agent）：执行行动的主体。环境（Environment）：智能体进行决策的外部系统。状态（State）：环境的当前情况。动作（Action）：智能体根据状态选择的行为。奖励

区块链作为一种具有去中心化、不可篡改、可追溯等特性的新兴技术，正逐渐改变着众多行业的格局。对于Python后端开发者而言，探索区块链与Python后端的结合，能够为应用开发带来新的思路和可能性。本期我们将深入探讨区块链的基本概念、使用Python开发智能合约的方法，以及区块链分布式账本在后端系统中的应用。

本期代码在消费电子客服场景验证：多模态prompt使问题解决率提升40%。下期《多模态发展系列（5）：多模态模型的轻量化部署实战》将揭秘如何将LLaVA-3压缩至5GB，实现在手机端运行，附NCNN部署脚本。代码运行环境：NVIDIA A100（40GB）/ AMD MI300X，建议使用Colab Pro 2加速多模态客服数据集（含1000组图文交互数据）

YOLOv5 由 Ultralytics 于 2020 年发布，是 YOLO 系列的一个重要版本。它基于 PyTorch 实现，并且在方面进行了大幅改进。本文将详细解析 YOLOv5 的，并提供 PyTorch 代码示例。

自监督学习是一种特殊的学习范式，它不依赖于人工标签，而是通过构造代理任务（pretext task）来学习数据的表示。自监督学习的目标是通过数据本身的结构来获取有效的特征表示，这种方式通常比监督学习节省了大量的标注数据。自我标注：利用数据本身的信息生成标签，进而训练模型。预训练任务：通过设置辅助任务来逼近目标任务，通常用于生成特征表示。无监督性质：不需要人工标注的标签，极大地扩展了模型的应用范围。