机器学习/深度学习

首页 标签 机器学习/深度学习
# 机器学习/深度学习 #
关注
70703内容
|
4天前
|
【UAV】【倾斜旋翼六旋翼飞行器】激活多体系统动力学的重力补偿和最优控制研究(Matlab代码实现)
【UAV】【倾斜旋翼六旋翼飞行器】激活多体系统动力学的重力补偿和最优控制研究(Matlab代码实现)
|
4天前
|
【EI复现】基于断线解环思想的配电网辐射状拓扑约束建模方法(Matlab代码实现)
【EI复现】基于断线解环思想的配电网辐射状拓扑约束建模方法(Matlab代码实现)
规则引擎开发现在已经演化成算法引擎了
规则引擎是一种基于专家知识的程序,用于解决复杂决策问题。它通过条件与动作的匹配,实现自动化判断,广泛应用于金融、电商等领域。核心功能包括规则管理、推理算法(如Rete算法)及决策模型,如DMN标准,提升了建模能力与执行效率。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
这篇文章系统性地阐述了 AI 原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念、关键技术演进路径与实践落地案例。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量:AI 中间件的机遇与挑战
大模型正加速演进,推动AI从能力跃迁走向生态开放。模型能力持续提升,从语言理解、多模态处理到深度推理和工具调用,逐步逼近通用人工智能(AGI)。同时,开源模型崛起,降低AI开发门槛,促进产业智能化。AI应用也从聊天机器人迈向具备自主行动能力的智能体(Agent),实现任务自动化与组织级智能。而AI中间件作为连接模型与应用的关键层,将在上下文管理、记忆处理、工具扩展、多Agent协作等方面发挥核心作用,助力AI落地与规模化发展。
|
4天前
| |
MoE模型加速秘籍:vLLM混合KV缓存管理解析​
vLLM是高效分布式大模型推理引擎,采用分页注意力、连续批处理等技术实现高吞吐与低延迟。本文详解其架构设计与关键技术,包括KV缓存管理、调度机制、推测解码与分布式扩展等,助你深入理解性能优化原理。
免费试用