神经网络：模拟人脑以实现智能决策
神经网络作为模拟人脑神经元工作原理的模型，在人工智能领域发挥了重要作用。从图像识别到自然语言处理，神经网络在多个领域展现出强大的能力。随着技术的不断进步，神经网络有望在未来实现更高级别的智能决策，为人工智能的发展带来新的机遇和挑战。
运筹优化工具库介绍（一）
运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题，本文介绍几个常见的运筹优化工具库。
面向多模态感知与反思的智能体架构Agentic AI的实践路径与挑战
Agentic AI（能动智能体）代表人工智能从被动响应向主动规划、自主决策的范式转变。本文系统解析其核心架构，涵盖感知、记忆、意图识别、决策与执行五大模块，并探讨多智能体协作机制与通信协议设计。结合代码示例，展示意图识别、任务规划与异步执行的实现方式，分析该架构的优势与挑战，如高自主性与通信复杂性等问题。最后展望未来方向，包括引入RAG、LoRA与多模态感知等技术，推动Agentic AI在自动编程、机器人协作等场景的广泛应用。
提效40%？揭秘AI驱动的支付方式“一键接入”系统
本项目构建AI驱动的研发提效系统，通过Qwen Coder与MCP工具链协同，实现跨境支付渠道接入的自动化闭环。采用多智能体协作模式，结合结构化Prompt、任务拆解、流程管控与安全约束，显著提升研发效率与交付质量，探索大模型在复杂业务场景下的高采纳率编码实践。
阿里云智能达摩院AI产品矩阵
“人工智能”已经成为了大家耳熟能详的词汇。如今，AI不再只是“能够在围棋比赛中战胜世界冠军”的技术了，人们对于它有了更多的期许。而在AI技术原子能力和产业落地产生的商业价值之间存在着必然的鸿沟，如何弥补这一鸿沟，为AI技术的终端用户产生真正的价值？本文中，达摩院机器智能实验室资深算法专家高杰将为大家分享他的观点。
构建时序感知的智能RAG系统：让AI自动处理动态数据并实时更新知识库
本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。