强化学习
强化学习（RL）是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习方法。核心包括状态、动作、奖励、策略与价值函数，依赖试错和延迟奖励机制。常见算法如Q-learning、PPO、DPO等，广泛应用于游戏、机器人及大模型训练。结合人类反馈（RLHF），可实现对齐人类偏好的智能行为优化。（239字）
企业 AI 客服系统怎么建？免费工具推荐、成本测算与选型攻略
2025年，AI客服系统成为企业提升服务效率与客户体验的核心工具。面对用户对7×24小时响应、个性化交互的高要求，传统客服难以应对。AI客服通过自然语言处理与自动化技术，实现高效应答、降本增效，并释放人力处理复杂问题。超60%企业已在客户触点部署AI能力，智能客服正从“可选”变为“必备”。
万小智AI建站：1分钟建站，让品牌拥有“有灵魂”的官网
阿里云「万小智AI建站」基于大模型技术，实现“一句话建站，一分钟上线”。集成AI设计、智能客服、内容生成与云资源部署，5分钟打造专业官网，支持千款行业模板、多语言内容创作与24小时智能客服，助力中小企业高效建站、低成本获客。
阁下AI平台的模型可以自定义吗？
在评估一个AI工具平台时，我们通常关心其灵活性和定制能力。阁下AI平台在这方面的实现路径，与传统意义上的“模型微调”或“模型训练”有所不同，它更侧重于应用层的配置与编排。
构建AI智能体：五十三、反应式应急+深思式优化：反应速度与规划智慧的平衡
智能体系统设计的混合架构研究 本文探讨了智能体系统的两种基本范式及其融合架构。反应式智能体采用"感知-行动"模式，具有响应速度快、资源消耗低的特点，适用于紧急场景；深思熟虑智能体采用"感知-推理-行动"模式，具备复杂问题求解能力，但计算成本高。研究表明，最先进的解决方案是分层混合架构：底层反应层处理紧急任务，上层深思层负责战略规划，二者通过动态交互机制协作。这种架构在扫地机器人等应用场景中展现出显著优势，既能快速应对突发情况，又能执行长期规划任务。
2025 电商智能客服系统推荐：高转化、低成本的客服解决方案
电商智能客服已成营收助力，2025年渗透率超72%。专业系统可提升转化率18%、降本35%。本文基于最新数据，解析阿里云、Zendesk、华为云、科大讯飞四大主流系统在大模型应用、全渠道整合、高并发承载等核心能力，结合企业场景提供选型指南，助力电商高效决策。
构建AI智能体：五十二、反应式智能体：AI世界的条件反射，真的可以又快又稳
反应式智能体是一种基于感知-行动模式的智能系统，它不依赖复杂的内部模型，而是通过简单的条件-动作规则对环境做出即时响应。文章通过蜜蜂采蜜、膝跳反射等例子，阐述了反应式智能体的核心思想：快速、直接的刺激-反应机制。重点介绍了罗德尼·布鲁克斯提出的包容架构，该架构通过分层的行为模块和优先级仲裁机制，使简单规则组合产生复杂行为。以扫地机器人为例，展示了反应式设计在实时响应、避障导航等方面的优势，同时也指出了其在复杂规划任务中的局限性。
