深度学习之分布式智能体学习
基于深度学习的分布式智能体学习是一种针对多智能体系统的机器学习方法，旨在通过多个智能体协作、分布式决策和学习来解决复杂任务。这种方法特别适用于具有大规模数据、分散计算资源、或需要智能体彼此交互的应用场景。
简介Multi-Agent
多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的计算系统，各智能体能独立决策、协同作业，无需中央控制。其特点包括自主性、分布性、交互性、异构性和适应性，广泛应用于人工智能、经济、交通、医疗和环保等领域，展现出巨大潜力。然而，MAS也面临通信开销、一致性、安全性和可扩展性等挑战。
数智洞察 | 从IT到DT 数据和数据有啥不一样？
马云曾经在一次演讲中说道：“人类正从IT时代走向DT时代”，DT时代是我们面临的最大机遇。
DT=Data technology，“大数据”已经成为烫手的名词，在实践过程中，我们要避免被大量新名词淹没了实质表意，而应该看到名词后面的本质，大数据是什么，有何必要又有何用途？
达摩院的MindOpt优化求解器发布新功能，又获第一，还免费
阿里巴巴-达摩院-决策智能实验室研发的「MindOpt优化求解器」 发布了新版本：V0.15.0，增加了「网络流求解」模块，在类似水管网、电网、公路网的调度和设计场景中可丰富应用，优化资源的使用。10月4号MindOpt首次参加了Mittelmann教授维护的业界权威求解器软件榜单的 Large Network-LP Benchmark 评测，超越Gurobi和国内竞品，获得了第一。软件在阿里云的产品平台上可自助下载，还免费！