《C++巧铸随机森林：开启智能决策新境界》
随机森林算法在AI领域表现卓越，C++以其高效性和对底层资源的精细控制，成为实现该算法的理想选择。本文深入探讨了C++实现随机森林的过程，包括算法原理、数据处理、决策树构建及模型预测等关键步骤，展示了C++在处理大规模数据集时的显著优势，以及在金融、医疗和工业等多个领域的广泛应用。
方案测评 | 10分钟上手主动式智能导购AI助手构建
本文介绍了一种基于Multi-Agent架构的智能导购系统方案，利用百炼的Assistant API快速构建，旨在10分钟内完成搭建并实现精准的商品推荐。通过详细的操作指南，展示了从获取API Key、创建函数计算应用、部署示例网站、验证导购效果到集成商品检索应用等全过程，最后提出了关于文档完善、功能优化等方面的体验反馈。
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。
Beta分布与汤普森采样：智能决策系统概率采样的理论基础
在现代技术领域，算法决策优化成为核心竞争力的关键。Meta、Netflix和亚马逊等公司通过广告位置、缩略图及产品推荐的优化，显著提升了用户体验和商业效益。这些优化背后的共同点是采用了基于Beta分布的汤普森采样算法，有效解决了决策系统中探索与利用的平衡问题。通过从概率分布中随机采样来做出决策，汤普森采样不仅保证了对已知良好选项的充分利用，还维持了对潜在更优选项的探索，从而在实践中实现了高效且自适应的决策过程。
主动式智能导购AI助手构建评测
本文评测了阿里巴巴云推出的基于百炼大模型的主动式智能导购AI助手解决方案，该方案通过Multi-Agent架构实现全天候自动化服务，提升顾客购物体验。文章从部署体验、文档支持、解决方案原理、应用实例及生产环境适用性等方面进行了详细分析，指出其优势及改进建议。
【AI系统】Winograd 算法
本文详细介绍Winograd优化算法，该算法通过增加加法操作来减少乘法操作，从而加速卷积计算。文章首先回顾Im2Col技术和空间组合优化，然后深入讲解Winograd算法原理及其在一维和二维卷积中的应用，最后讨论算法的局限性和实现步骤。Winograd算法在特定卷积参数下表现优异，但其应用范围受限。
【AI系统】Im2Col 算法
Caffe 作为早期的 AI 框架，采用 Im2Col 方法优化卷积计算。Im2Col 将卷积操作转换为矩阵乘法，通过将输入数据重排为连续内存中的矩阵，减少内存访问次数，提高计算效率。该方法首先将输入图像转换为矩阵，然后利用 GEMM 库加速计算，最后将结果转换回原格式。这种方式显著提升了卷积计算的速度，尤其适用于通道数较多的卷积层。
Multi-Agent
基于Multi-Agent架构的智能导购助手，通过多个智能代理的协同工作，实现了顾客需求收集、商品匹配、个性化推荐及自动化交易的全流程自动化。该系统利用自然语言处理、机器学习、大数据等技术，显著提升顾客购物体验和商家运营效率，具有广泛的商业应用前景。