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随着人工智能技术的不断发展,多智能体系统在各种复杂环境中的应用越来越广泛。多智能体深度强化学习作为一种强大的技术手段,能够使多个智能体在相互协作的过程中不断学习和优化策略,以实现共同的目标。协同推理则是在多个智能体之间进行信息共享和交互,从而得出更准确、更全面的推理结果。本文章的目的在于深入探讨多智能体深度强化学习在协同推理中的应用,涵盖了核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景等多个
本文探讨了SVD(奇异值分解)在深度学习模型压缩中的应用。随着模型规模不断扩大,面临的存储、计算和能耗问题日益突出。SVD通过将大型矩阵分解为三个特殊矩阵(U、Σ、Vᵀ),并根据奇异值大小进行截断,实现模型的高效压缩。文章详细分析了SVD的数学原理、压缩机制和参数选择策略,重点讨论了如何通过能量保留、目标压缩率和拐点检测等方法确定最佳截断秩k。以一个500×300的用户-物品矩阵为例,实证显示k=
提出基于不确定性的自适应推理框架了AdaNav,通过引入不确定性自适应推理块(UAR Block)和启发式到强化学习(Heuristic-to-RL)的训练机制,使智能体能够在导航过程中根据需要动态地触发推理,解决了固定步长推理导致的性能次优和计算开销问题。
AI不是替代程序员,而是改变技术栈。掌握Spring生态(Boot, Cloud, AI)熟悉消息队列、缓存、分布式架构了解AI基本原理:Embedding、向量化、RAG、Agent具备系统设计能力:高并发、高可用、安全拥抱云原生:Docker, K8s, CI/CD未来属于“Java + AI + 云原生”的复合型人才。
B 树是一种平衡搜索树(balanced search tree),但它不是为了在内存中高效访问而设计的,而是为了在**磁盘(disk)或固态硬盘(SSD)这种外部存储设备(secondary storage)**上高效操作。B 树的**分支因子(branching factor)**很大(50~2000),意味着它的高度远小于红黑树。例如:B 树是对二叉搜索树(BST)的自然推广。在二叉搜索树中
EvoAgentX是一个开源的、以自我进化为导向的AI智能体研究框架,专为探索具备自我优化能力的多智能体系统而设计,旨在构建一个开放、可进化的智能体生态。
本文详细介绍了OpenAI最新发布的Agent Builder工具及七种典型AI智能体设计模式,包括思维链、自问自答、推理+行动等。Agent Builder通过拖拽式界面让用户轻松创建能自主执行任务的AI助手,而设计模式则定义了智能体的思考逻辑。前者是工程实现工具,后者是认知框架,二者结合将推动AI从简单回答向真正思考与行动转变,为开发者提供了构建更强大AI智能体的完整方法论。2025年的Dev
本文认为,这两个谱系在底层机制上是根本不兼容的,将它们混为一谈导致了“概念修补”(conceptual retrofitting)的问题——即用一个谱系(通常是新的神经范式)的术语去描述另一个谱系(经典的符号范式)的系统。这些智能体通过结构化的消息(如JSON或XML)进行通信和协作,其功能是通过提示路由和API工具使用来实现的,这与符号范式中基于状态和规划的循环完全不同。它们将智能体的内部状态分
今天,我们必须正视一个问题:对于任何严肃的 Web 应用项目,继续依赖 localStorage 已成为一种技术债。是时候丢掉这根“拐杖”,全面拥抱更强大、更专业的 IndexedDB 了。
文章详细解析了AI智能体自主性的六层框架(L0-L5),从基于规则的简单自动化到完全自主创造的智能体系统。当前多数AI应用停留在L1-L2层级,L3-L4仍受技术限制,而L5仍是远期目标。核心局限包括模型过拟合问题和自主推理能力缺失,这些因素阻碍了AI智能体向更高层级的发展。这一框架为理解AI智能体演进提供了清晰视角,也指明了行业面临的挑战。AI智能体自主性表现(Agentic behavior)