当前最先进（SOTA）的 Text-to-SQL 方法在 BIRD 等高难度基准上仍显著落后于人工专家。现有探索测试时扩展（test-time scaling）的方法缺乏统一的编排策略，也忽视了模型的内部推理过程。为弥合这一差距，我们提出 Agentar-Scale-SQL，一种利用可扩展计算能力提升表现的新框架。Agentar-Scale-SQL 实现了一种 编排式测试时扩展策略（Orchest

当前最先进（SOTA）的 Text-to-SQL 方法在 BIRD 等高难度基准上仍显著落后于人工专家。现有探索测试时扩展（test-time scaling）的方法缺乏统一的编排策略，也忽视了模型的内部推理过程。为弥合这一差距，我们提出 Agentar-Scale-SQL，一种利用可扩展计算能力提升表现的新框架。Agentar-Scale-SQL 实现了一种 编排式测试时扩展策略（Orchest

动态规划是基于模型的强化学习方法，但在实际情况下，环境的状态转移概率及回报往往很难得知，此种情况下，动态规划就不再适用了。这时候可考虑采用无模型方法通过采样的方式替代策略评估，蒙特卡罗方法就是基于这个思想。 

根据策略是随机策略还是确定性策略，分为策略梯度方法（SPG，用PG表示）和确定性策略梯度方法（DPG）。因为，随机策略梯度方法（SPG）存在学习率难以确定的问题，就有了置信域策略优化（TRPO），它能够确定一个使得回报函数单调不减的最优步长。确定性策略梯度方法（DPG）使用的是线性函数逼近行为值函数和确定性策略，如果将线性函数扩展到非线性函数——深度神经网络，就有了深度确定性策略梯度方法（DDPG

【故障转移】当调用的服务副本失败时，系统自动切换到其他副本以保证高可用性，但重试次数应有限制以避免超时或性能下降。【快速失败】对于非幂等或关键操作（如支付扣款），失败应立即返回错误而不进行重试，以避免脏数据或重复操作。【安全失败】对于非核心或旁路逻辑，即使调用失败也返回默认值，同时记录日志，不影响核心业务流程。

动态规划（Dynamic Programming）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。在动态规划中，我们会保存已解决的子问题的答案，而在求解目标问题过程中，如果需要这些子问题答案时，就可以直接利用，避免重复计算。

题目：Communication in Multi-Agent Reinforcement Learning: Intention Sharing出处：International Conference on Learning Representations （ICLR，2021），深度学习顶级会议。摘要：在多智能体系统中，通信是学习协调行为的核心组件之一。在本文中，我们提出了一种新的通信方案，名为

在做 Q-learning 的时候，会有一些随机性，让它去采取一些过去没有采取过的 action，那你要随机到说，它把螺丝起子捡起来，再把螺丝栓进去，然后就会得到 reward 1，这件事情是永远不可能发生的。那也许树叶飘动这件事情，是很难被预测的，对 智能体来说它在某一个 state 什么都不做，看着树叶飘动，然后，发现这个树叶飘动是没有办法预测的，接下来它就会一直站在那边，看树叶飘动。这个想法

卷积：用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值。这种局部计算的方式使得卷积能够捕捉到输入图像的局部特征，例如边缘、纹理和形状等。

多智能体系系统往往是在不可预测的动态环境中进行问题求解，所以集中控制机制无法很好地预测每个个体下一步的行为。为了解决这个问题，主要有三种解决方案：设计有效约束多智能体系统的规则，规范智能体行为的选择，避免冲突。利用通信手段，使得智能体之间能通过有效的交流避免冲突并增进协作。增加学习机制，让智能体能够在执行动作和交互中学习，并且越学越聪明。