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。
《DeepSeek：工业互联网与人工智能融合的“催化剂”》
在工业4.0和智能制造的浪潮下，DeepSeek技术作为工业互联网与人工智能融合的“催化剂”，通过智能数据处理、精准建模预测、智能决策支持及智能交互，全面优化生产流程，提升企业竞争力。它能高效处理多源异构数据，挖掘关键信息，预测设备故障，提供科学决策建议，并简化操作流程，推动制造业向智能化、高效化、绿色化方向迈进，引领工业互联网新时代的发展潮流。
《揭开DeepSeek神秘面纱：复杂逻辑推理背后的技术机制》
DeepSeek是一款基于Transformer架构的大语言模型，以其在复杂逻辑推理任务上的卓越表现成为行业焦点。它通过自注意力机制高效捕捉长距离依赖关系，结合强化学习优化推理策略，利用思维链技术拆解复杂问题，并经过多阶段训练与精调提升推理能力。此外，DeepSeek融合知识图谱和外部知识，拓宽推理边界，使其在处理专业领域问题时更加准确和全面。这些先进技术使DeepSeek能够像人类一样思考和推理，为解决复杂问题提供强大支持。
机器学习：强化学习中的探索策略全解析
在机器学习的广阔领域中，强化学习（Reinforcement Learning, RL）无疑是一个充满魅力的子领域。它通过智能体与环境的交互，学习如何在特定的任务中做出最优决策。然而，在这个过程中，探索（exploration）和利用（exploitation）的平衡成为了智能体成功的关键。本文将深入探讨强化学习中的探索策略，包括其重要性、常用方法以及代码示例来论证这些策略的效果。
C-3PO：多智能体强化学习赋能检索增强生成
检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）作为一种关键范式，它通过融入外部知识来提升大型语言模型（LLMs）的能力。RAG的有效性很大程度上取决于检索器和大语言模型之间的对齐程度以及各组件间的紧密交互和协作。