我们用GLM-4-Plus搞了个“阅读智能体”，工作效率提升了300%
近期，大模型领域不断传来新消息。9月中旬，OpenAI悄然发布o1模型预览版，随后智谱推出了包括最新旗舰模型GLM-4-Plus在内的多个更新。GLM-4-Plus在语言理解、长文本处理及时序问答方面表现出色，清华大学基础模型研究中心测评显示其综合能力全球前三。通过API接口，GLM-4-Plus可解决实际工作中的多种问题，如财务报告分析、信息提取及视频脚本生成等，显著提升效率。此外，智谱还计划与硬件开发者合作，拓展更多应用场景。
AI技术创业有哪些机会？
本文探讨了AI技术创业的多个机会，包括提供行业解决方案、开发智能产品和服务以及教育和培训，为创业者在医疗保健、金融服务、零售、教育等多个领域提供了丰富的机遇。
多代理强化学习综述：原理、算法与挑战
多代理强化学习是强化学习的一个子领域，专注于研究在共享环境中共存的多个学习代理的行为。每个代理都受其个体奖励驱动，采取行动以推进自身利益；在某些环境中，这些利益可能与其他代理的利益相冲突，从而产生复杂的群体动态。
人工智能与未来医疗：革命性技术的潜力与挑战
【10月更文挑战第2天】 本文探讨了人工智能在医疗领域的应用及其潜在影响。通过分析当前AI技术的发展现状以及在医学诊断、治疗和患者管理中的具体应用，揭示了这一技术如何提升医疗服务质量和效率。同时，讨论了AI在医疗领域所面临的伦理、隐私和安全等挑战，呼吁建立相应的监管和标准以确保其安全有效地发展。
ROS 编程入门的介绍
2.1 创建 ROS 功能包
ROS（Robot Operating System）是一种开源的机器人软件框架，广泛用于机器人开发中。通过使用 ROS，开发者可以轻松创建和管理机器人应用程序。在本节中，我们将介绍如何创建一个 ROS 功能包并实现一些基本功能。
2.1.1 使用 ROS 主题
ROS 主题（Topic）是一种发布/订阅机制，允许节点之间进行通信。每个节点可以发布主题消息或订阅主题消息来获取数据。以下是如何使用 ROS 主题的步骤：
创建功能包
首先，我们需要创建一个新的 ROS 功能包。在终端中运行以下命令：
catkin_create_pkg de_ws my_r
基于QLearning强化学习的机器人避障和路径规划matlab仿真
本文介绍了使用MATLAB 2022a进行强化学习算法仿真的效果，并详细阐述了Q-Learning原理及其在机器人避障和路径规划中的应用。通过Q-Learning算法，机器人能在未知环境中学习到达目标的最短路径并避开障碍物。仿真结果展示了算法的有效性，核心程序实现了Q表的更新和状态的可视化。未来研究可扩展至更复杂环境和高效算法。等图像展示了具体仿真过程。