摘要：Agent（智能体）正从被动应答转向主动执行，重塑人机协作方式。其核心由四大组件构成：大脑（LLM）负责决策、技能（Tools）实现行动、记忆（Memory）保持连贯性、规划（Planning）拆解任务。文章详细阐述了Agent在产品研发、运营增长、客户服务和企业流程中的落地场景，通过自动化PRD生成、智能客服、跨系统协同等应用实现效率提升。同时指出当前存在成本、可靠性、安全性和维护复杂度等

摘要：Agent（智能体）正从被动应答转向主动执行，重塑人机协作方式。其核心由四大组件构成：大脑（LLM）负责决策、技能（Tools）实现行动、记忆（Memory）保持连贯性、规划（Planning）拆解任务。文章详细阐述了Agent在产品研发、运营增长、客户服务和企业流程中的落地场景，通过自动化PRD生成、智能客服、跨系统协同等应用实现效率提升。同时指出当前存在成本、可靠性、安全性和维护复杂度等

图神经网络（GNN）与强化学习（RL）的融合是机器学习领域的研究热点，具有显著优势和创新潜力。GNN擅长处理图结构数据，能提升RL在社交网络、交通控制等复杂场景中的状态表示能力；而RL的动态决策优势可扩展GNN在分子优化、推荐系统等领域的应用边界。然而，该方向仍面临模型复杂度高、训练难度大、理论基础薄弱等挑战。两者的结合特别适用于动态图结构场景的智能决策，如交通流量调控、多机器人协作等任务，以及分

这是一篇关于 “大型推理模型（LRM）强化学习（RL）” 的综述，简单说就是告诉大家：怎么用强化学习让大语言模型（比如 ChatGPT、文心一言这类）变得更会 “思考”，能解决数学、编程、医疗这些复杂问题，还梳理了现在的技术、难题和未来方向。

药物选择性分析表明，DeepDTAGen 的亲和力预测与药物和靶标之间的生物学相关行为相一致，其中根据亲和力概况从每个数据集中选择两种药物：一种药物与不同靶标的亲和力变化很大，另一种药物与其靶标的亲和力水平一致。在最新的研究中，中南大学、赫尔辛基大学（University of Helsinki）的研究人员开发了一个新的多任务学习框架 DeepDTAGen，该框架可以预测药物-靶标结合亲和力，并同

YOLOv13 是一次“结构级的飞跃”。它把高阶相关建模真正带进了实时检测任务里，并通过轻量优化和全流程融合机制，把速度、精度和部署成本三者做到了真正意义上的平衡。未来，如果你想做目标检测模型优化、端侧部署，或者需要一个“复杂场景也能应对”的强大检测模型，YOLOv13 一定是你绕不开的一环。

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深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，自动从大规模数据中学习复杂的特征表示。其核心原理包括和层次化特征提取：通过多层非线性变换，逐步提取数据的高级语义特征端到端学习：直接学习输入与输出间的映射关系，无需人工干预这种机制使深度学习能有效处理高维、非线性数据，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出卓越性能。

大模型是人工智能领域的重要突破，代表了机器学习模型向更大规模、更强能力发展的趋势。这些模型通常具有。

导读：目前图像分割方法正朝着更快速、更精确的方向发展，通过各种新理论和新技术结合将不断取得突破和进展。小编整理了各种关于人工智能的学习资料库，还有AI大礼包：Pytorch、TensorFlow实战框架视频、图像识别、OpenCV、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、代码、PPT以及深度学习书籍均可以免费分享给大家学习，只需你点赞好评支持下作者，扫描下方的二维码就可以免费领取文章推荐：图像处理基