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在人工智能与复杂系统研究中,多 Agent 系统(Multi-Agent System, MAS)展现出一个重要而独特的现象——涌现行为(Emergent Be...
腾讯云TDP | KOL (已认证)
近年来,随着机器人技术、多模态感知以及大模型能力的快速发展,具身 Agent(Embodied Agent) 成为人工智能领域的重要研究方向。与传统仅存在于虚拟...
随着大语言模型(Large Language Model,LLM)能力的快速提升,人工智能系统正从“单点模型推理”向“具备感知、规划、执行和协作能力的智能 Ag...
在多 Agent 系统(MAS,Multi-Agent System)中,系统的整体功能依赖于各个 Agent 的协作完成。然而,在现实分布式环境中,单个 Ag...
随着大数据的快速增长,单机处理数据的能力逐渐成为瓶颈。分布式数据挖掘技术应运而生,通过多节点协同处理海量数据,不仅提升了计算效率,还能保证系统的可扩展性。而在分...
在传统自动驾驶系统中,车辆往往被设计为高度自治的单体智能体:依赖车载传感器(摄像头、雷达、激光雷达)进行环境感知,并在本地完成决策与控制。然而,这种“孤岛式智能...
随着人工智能系统从“单智能体”向“群体智能”演进,多 Agent 系统(Multi-Agent System, MAS)逐渐成为复杂任务建模的重要范式。在自动化...
在 Python、C++、Julia 等语言快速发展的背景下,MATLAB 依然在以下领域保持核心地位:
在 Python 中讨论性能优化时,“多线程”和“多进程”往往是绕不开的话题。但现实中常见的误区是:
在高并发场景下(如 API 网关、爬虫系统、AI 推理服务、IO 密集型任务),开发者常会遇到以下问题:
许多 Python 项目最初都始于一个 .py 脚本:逻辑写在一起、配置硬编码、路径随意拼接。在个人验证阶段这没有问题,但一旦进入以下场景,问题便会迅速放大:
传统推荐系统大多采用集中式流水线架构:数据收集 → 特征工程 → 模型推理 → 结果输出。这种方式在静态场景下表现良好,但在以下场景中逐渐暴露瓶颈:
随着物联网 (IoT) 与人工智能技术的发展,智能家居已经从单一的语音控制或定时器自动化,逐渐演变为能够自主感知、智能决策并执行操作的系统。在这一背景下,感知型...
在真实世界中,Agent 往往运行在高度动态、部分可观测、存在不确定性的环境中,例如:
在多 Agent 系统(Multi-Agent Systems, MAS)中,单个 Agent 的智能并不等于系统的智能。真正的系统能力,往往来源于多个 Age...
在云计算、边缘计算、分布式 AI 推理、微服务编排等场景中,任务调度问题(Distributed Task Scheduling) 正在呈现出以下特征:
在 Agent(智能体)系统的设计中,我们往往过度关注模型能力,却低估了一个更根本的问题:
2025年的最后一缕阳光掠过窗台时,我正对着电脑里的年度总结文档发呆。屏幕上的光标忽明忽暗,像极了这一年里无数个悬而未决的瞬间。回头望这三百多个日夜,更像站在一...
随着大模型(LLM)与 Agent 技术的成熟,越来越多的系统开始从“被动问答”演进为具备感知、决策与行动能力的智能体(Agent)。然而,在真实工程场景中,我...
随着大模型(LLM)能力不断增强,Agent(智能体)逐渐从“一次性问答”走向“具备决策与行动能力的系统”。在工程实践中,Agent 架构逐渐分化为两大典型范式...
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