智能解决装箱问题：使用优化算法实现高效包装
装箱问题（Bin Packing Problem）是组合优化领域中的一个经典问题，主要涉及如何将一系列对象高效地装入有限数量的容器（或“箱”）中，同时满足特定的约束条件。这个问题的目标是最小化所需使用的箱子数量或者最大化箱子的装载效率，以减少空间或资源的浪费。
深入优化基于DeepSeek的智能客服系统：从基础到高级
本文在上一篇构建的DeepSeek智能客服系统基础上，深入探讨了性能优化、用户体验提升和高级功能集成的方法。通过缓存机制、异步处理优化性能；利用情感分析、个性化回答提升用户体验；引入语音识别、知识图谱等高级功能增强智能化水平。结合具体案例与代码示例，帮助开发者打造更高效、智能的客服系统。
面向认知智能的AI推理体系：理论基础与工程实践
本文深入探讨了AI推理从“感知智能”迈向“认知智能”的理论框架与技术突破。文章分析了符号推理、神经推理及混合推理的优劣势，指出了多跳推理、因果推理和可解释性等挑战。同时，结合大语言模型、ReAct架构和知识增强推理等前沿技术，展示了AI推理在代码实现中的应用。未来，认知图谱、推理驱动的智能体、边缘推理优化及人机协同将成为重要方向，推动AI向通用人工智能（AGI）迈进。
一文读懂 AI Agent 的企业级落地逻辑丨科普扫盲
在数字化转型浪潮下，AI Agent正成为企业提效赋能的重要工具。本文深入剖析AI Agent在企业落地的现状、挑战与关键要素，探讨技术架构选择、性能平衡、场景应用及生态建设等核心问题，助力企业把握AI智能体发展趋势，实现价值创造与风险可控的协同发展。
大模型训练的双引擎：自监督学习与强化学习
自监督学习从无标签数据中自我学习，降低标注成本；强化学习通过环境交互试错优化决策。二者结合实现高效、安全、对齐人类价值观的智能系统，推动AI迈向通用化与实用化新阶段。
知识图谱与大模型：谁将引领未来发展？
本文对比了知识图谱与大模型的技术优劣。知识图谱逻辑清晰、可解释性强但构建繁琐；大模型灵活高效却存在黑盒与幻觉风险。实际工作中，二者并非对立，推荐采用RAG等融合架构，用图谱提供可靠支撑，用大模型快速生成，以兼顾系统可靠性与迭代效率。
