数字化与数智化的区别
数字化是将信息转化为数字格式的过程，侧重于数据的转换和流程优化，而数智化是在此基础上结合智能技术进行深入分析和决策，强调智能应用。两者都是数据驱动的，但数智化更注重智能决策和业务创新。从数字化到数智化，企业需克服战略、组织和技术的挑战，实现体制、资源、机制和能力的全面转型。低代码平台等工具可助力企业加速数字化进程。
Multi-Agent 的灵活编排之路
本文探讨了Copilot 3.0架构中规划模块结合DeepSeek R1强化学习（GRPO）的实践，重点分析多智能体架构下大模型如何灵活调度多个智能体解决实际问题。文章从背景、问题分析、Planning角色、难点、效果对比到解决方案进行了深入讲解，并通过实验现象展示了有无思考过程对模型性能的影响。结果显示，GRPO训练后推理长度显著降低，准确率提升7.4个百分点，同时解决了复杂问题与简单问题处理间的平衡问题。
一文尽览 | 轨迹预测二十年发展全面回顾！（基于物理/机器学习/深度学习/强化学习）（上）
为了在动态环境中安全驾驶，自动驾驶车辆应该能够预测附近交通参与者的未来状态，尤其是周围车辆，类似于人类驾驶员的预测驾驶能力。这就是为什么研究人员致力于轨迹预测领域并提出不同的方法。本文旨在对过去二十年中提出的自动驾驶轨迹预测方法进行全面和比较性的回顾！！！它从问题公式和算法分类开始。然后，详细介绍和分析了基于物理、经典机器学习、深度学习和强化学习的流行方法。最后，论文评估了每种方法的性能，并概述了潜在的研究方向。
Multi-Agent应用领域及项目示例
多智能体系统（MAS）通过多个自主、交互式的智能体协同工作，能够更高效地解决复杂问题，提高系统的灵活性和鲁棒性。本文详细介绍了MAS的概念、特点及其在人工智能与机器人技术、经济与商业、交通管理、医疗健康和环境保护等领域的具体应用示例。