什么是粒子群算法
粒子群算法（PSO）是一种元启发式优化算法，通过模拟鸟群或鱼群行为进行优化搜索。1995年由Kennedy和Eberhart提出，基于鸟类群体行为建模。算法通过粒子在搜索空间中移动，不断更新位置和速度，逐步逼近最优解。其流程包括初始化、评估、更新最佳位置及速度，直至满足终止条件。该算法具有简单性、全局搜索能力和良好收敛性，并广泛应用于函数优化、神经网络训练等多个领域。为克服局部最优和收敛速度慢的问题，已有多种改进策略。
AI智能体平台，究竟如何成为企业快速构建高效AI应用的‘加速器’？
AI专家三桥君认为AI智能体平台通过低代码设计、智能功能和企业级适配，帮助企业快速构建高效AI应用。平台核心功能包括工具集成、工作流编排、知识管理及多智能体协作。其优势在于降低技术门槛，提升执行效率，支持大规模部署。未来智能体平台将持续优化，成为企业AI转型的核心引擎。
深度强化学习在异构环境中AI Agent行为泛化能力研究
随着人工智能技术的迅猛发展，AI Agent 在游戏、智能制造、自动驾驶等场景中已逐步展现出强大的自适应能力。特别是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的引入，使得智能体能够通过与环境的交互，自动学习最优的行为策略。本文将系统性地探讨基于深度强化学习的AI Agent行为决策机制，并结合代码实战加以说明。
华为技术是如何领先全球的：华为云首次开放日，揭秘2012实验室
很多人都知道华为有一座「2012 实验室」，今天的华为能够成为全球通信巨头，并在技术上保持领先，2012 实验室功不可没。在这里，科研人员总能带来令人惊喜的技术成果，并很快将其加入华为的产品中。3 月 5 日，在华为云的开放日活动中，我们终于能进入这个「中国黑科技最多的地方」一探究竟了。