阿里云PAI-灵骏大模型训练工具Pai-Megatron-Patch正式开源！
随着深度学习大语言模型的不断发展，其模型结构和量级在快速演化，依托大模型技术的应用更是层出不穷。对于广大开发者来说不仅要考虑如何在复杂多变的场景下有效的将大模型消耗的算力发挥出来，还要应对大模型的持续迭代。开发简单易用的大模型训练工具就成了应对以上问题广受关注的技术方向，让开发者专注于大模型解决方案的开发，降低大模型训练加速性能优化和训练/推理全流程搭建的人力开发成本。阿里云机器学习平台PAI开源了业内较早投入业务应用的大模型训练工具Pai-Megatron-Patch，本文将详解Pai-Megatron-Patch的设计原理和应用。
粒子群算法的缺点是什么
粒子群算法（PSO）虽具优点，但存在明显缺点：易陷局部最优、收敛精度低、难解离散及组合优化问题、缺乏精密搜索方法、理论基础薄弱、参数选择困难、收敛速度受问题复杂度影响。为克服这些问题，研究者提出引入动态惯性权重、调整学习因子、混合算法等改进策略，提高算法性能与适用范围，但仍需进一步研究以应对更复杂多样的问题。
基于agentscope的多智能体游戏场景-骗子酒馆
骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏，玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈，结合大语言模型技术，每个游戏角色由AI扮演，具备独特的性格和决策逻辑，提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式，确保信息高效交换，支持多种角色如胆小鬼、占卜师等，每个角色拥有特定的技能和行为模式，增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁，操作流畅，适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。
随机的暴力美学蒙特卡洛方法 | python小知识
蒙特卡洛方法是一种基于随机采样的计算算法，广泛应用于物理学、金融、工程等领域。它通过重复随机采样来解决复杂问题，尤其适用于难以用解析方法求解的情况。该方法起源于二战期间的曼哈顿计划，由斯坦尼斯拉夫·乌拉姆等人提出。核心思想是通过大量随机样本来近似真实结果，如估算π值的经典示例。蒙特卡洛树搜索（MCTS）是其高级应用，常用于游戏AI和决策优化。Python中可通过简单代码实现蒙特卡洛方法，展示其在文本生成等领域的潜力。随着计算能力提升，蒙特卡洛方法的应用范围不断扩大，成为处理不确定性和复杂系统的重要工具。
打造你的专属 AI 导游：基于 RocketMQ 的多智能体异步通信实战
在现代 AI 应用中，多智能体（Multi-Agent）系统已成为解决复杂问题的关键架构。然而，随着智能体数量增多和任务复杂度提升，传统的同步通信模式逐渐暴露出级联阻塞、资源利用率低和可扩展性差等瓶颈。为应对这些挑战，RocketMQ for AI 提供了面向 AI 场景的异步通信解决方案，通过事件驱动架构实现智能体间的高效协作。本文将探讨和演示如何利用 RocketMQ 构建一个高效、可靠且可扩展的多智能体系统，以解决企业级 AI 应用中的核心通信难题。
