DeepSeek模型解释与可视化
深度学习模型常被视为“黑盒”，其决策过程难以理解，但在医疗、金融等高风险领域，理解模型决策至关重要。DeepSeek提供多种工具和方法，帮助解释和可视化模型的决策过程。本文介绍如何使用DeepSeek进行特征重要性分析、中间层可视化、局部解释（如LIME和SHAP）及训练过程监控，并通过代码示例详细讲解这些技巧，助力你掌握模型解释与可视化的方法。
DeepSeek多智能体强化学习
多智能体强化学习（MARL）是强化学习的重要分支，专注于训练多个智能体在复杂环境中协同或竞争。与单智能体不同，MARL需考虑智能体间的交互与协作，更具挑战性。DeepSeek提供强大工具和API，助力高效构建和训练MARL模型。本文将详细介绍使用DeepSeek进行MARL的方法，并通过代码示例帮助读者掌握相关技巧。内容涵盖多智能体环境的构建、Q学习和DQN智能体的定义与训练，以及常见问题的解决方案。
智能体竟能自行组建通信网络，还能自创协议提升通信效率
《一种适用于大型语言模型网络的可扩展通信协议》提出创新协议Agora，解决多智能体系统中的“通信三难困境”，即异构性、通用性和成本问题。Agora通过标准协议、结构化数据和自然语言三种通信格式，实现高效协作，支持复杂任务自动化。演示场景显示其在预订服务和天气预报等应用中的优越性能。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.11905。