本节主要讲解大模型训练框架Megatron

本篇主要讲解基于值分解的多智能体强化学习方法，比如VDN,QMIX等。

本篇文章详细介绍了多智能体的训练范式，独立学习算法以及多智能体策略梯度算法

摘要： 基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）是能够感知环境、自主决策、调用工具并持续学习的AI系统，其核心架构包括LLM（决策引擎）、工具调用（API/函数）、动态规划（任务分解与反思）和记忆机制（短期/长期存储）。相比传统AI，智能体具备主动性与多步任务处理能力，应用场景覆盖客服、金融、科研等领域。多智能体系统通过协作分工（如协调者-工作者模式）提升效率，但面临幻觉、安全性和伦理等挑战

摘要： 基于大语言模型（LLM）的智能体（Agent）是能够感知环境、自主决策、调用工具并持续学习的AI系统，其核心架构包括LLM（决策引擎）、工具调用（API/函数）、动态规划（任务分解与反思）和记忆机制（短期/长期存储）。相比传统AI，智能体具备主动性与多步任务处理能力，应用场景覆盖客服、金融、科研等领域。多智能体系统通过协作分工（如协调者-工作者模式）提升效率，但面临幻觉、安全性和伦理等挑战

本章详细解释了贝叶斯分类器和朴素贝叶斯分类器，并对面试中常考的问题进行了总结，相信你定会有所收获，come on ! B!

本文主要介绍了机器学习中模型的评估方法，包括各种性能指标以及ROC、AUC的编程实现

BLIP3针对BLIP2的三大问题进行了改进：支持多图像输入、优化损失函数、扩充数据集多样性。其核心架构采用Flamingo的Perceiver Resampler，将视觉token映射为固定数量。创新提出"任意分辨率视觉token采样"方法，通过切分patch和resize处理不同分辨率图像，确保固定长度的图像表示。训练过程分为预训练、指令微调和DPO偏好对齐三阶段。研究重点

BLIP系列模型在多模态大语言模型领域做出了重要贡献。BLIP通过混合编码器-解码器架构融合检索、分类和生成任务，并创新性地采用自举方式清洗噪声数据。BLIP-2引入Q-Former作为预训练视觉编码器与语言模型的桥接器，通过表示学习和生成学习两阶段训练实现高效对齐。实验证明BLIP-2在多个任务上表现优异，其核心创新在于冻结预训练参数以降低计算成本。BLIP系列模型虽存在架构复杂、任务联合训练等