强化学习（RL）是一种通过环境交互优化决策的机器学习方法。智能体通过试错学习，根据环境反馈的奖励调整策略，目标是最大化长期累积回报。其核心要素包括状态、动作、奖励、策略和价值函数等。典型算法有Q-learning、策略梯度和Actor-Critic等。强化学习已成功应用于游戏AI、自动驾驶、机器人控制等领域，特别适合需要长期决策优化的复杂任务。随着深度学习的发展，强化学习在处理高维输入方面展现出强

强化学习（RL）是一种通过环境交互优化决策的机器学习方法。智能体通过试错学习，根据环境反馈的奖励调整策略，目标是最大化长期累积回报。其核心要素包括状态、动作、奖励、策略和价值函数等。典型算法有Q-learning、策略梯度和Actor-Critic等。强化学习已成功应用于游戏AI、自动驾驶、机器人控制等领域，特别适合需要长期决策优化的复杂任务。随着深度学习的发展，强化学习在处理高维输入方面展现出强

联邦学习是一种分布式机器学习技术，让多方在不共享原始数据的情况下共同训练模型。其核心是数据保留在本地，仅交换模型参数更新。通过"下发模型-本地训练-聚合更新"的循环机制，解决医疗、金融等领域的数据隐私问题。关键技术挑战包括数据分布不均、通信瓶颈和隐私保护。该技术实现了"数据不出门，模型来学习"的协作模式，平衡了模型效果与数据边界的需求。

本文由姚瑞南撰写，介绍了客服系统中的外呼与内呼两种通话方式的区别。外呼是企业主动拨打给客户，常用于营销、回访等场景；内呼则是客户主动拨打给企业，主要用于咨询、投诉等。文章通过表格对比了两种方式的发起方、目的、通话流程和常见场景，并强调了系统功能需求和客户体验的差异。外呼需注意合规与话术，而内呼则需快速响应客户需求。

Cursor是由Anysphere公司开发的AI编程工具，基于VS Code深度集成GPT-4等大模型，提供自然语言编程、智能代码重写等功能。创始团队来自MIT，2022年成立后快速获得OpenAI等投资，2025年估值达90亿美元。其创新的"氛围编程"模式重新定义了开发流程，被Stripe等科技公司采用，成为AI改造软件开发领域的标杆产品。（148字）

摘要：宁德时代以"GWh"（吉瓦时）计量电池出货量，1GWh=10亿瓦时，反映电池总容量而非块数。由于不同型号电池能量差异大（如电动车电池几十kWh、手机电池几Wh），用Wh作为统一单位更具可比性。行业通常通过总出货Wh乘以单位利润（如0.11元/Wh）估算净利润，例如850GWh对应约93.5亿元利润。这种计量方式突显电池核心的储/释能能力，是新能源行业标准化评估方法。（14

解决：把问题分类器后面加一个变量聚合器再走条件分支。

当用户构建知识库问答类的 AI 应用时，如果在应用内关联了多个知识库，此时需要应用 Dify 的召回策略决定从哪些知识库中检索内容。召回模式设置。

我想保留Excel某一列的固定内容，比如原内容是：我想只保留成body内容：应该怎么操作？你可以使用 Excel 的来提取你想要的内容。假设你要处理的文本在，比如 A1 单元格中是你提供的那段内容，那么你可以按以下方式操作来提取后面的内容。

1、标注员每周梳理出本周发现的问题汇总及展示截图或录音，问题类型以文档形式记录。工作格式：标注任务以日期+机器人流程名称+姓名的格式命名，发现的问题以会话ID命名录音和截图，并保存本地。语音转文本在人耳能听清的情况下正确转译判断为正确，在人耳能听清的情况下错误转译判断为错误，并填写正确转译。根据客户话术及录音综合判断客户意图属于该机器人流程节点中的那个意图，如意图错误，需更改为正确意图。思考及建议