RAG系统优化大揭秘：让你的AI从学渣变学霸的进化之路
你的RAG系统回答问题总是差那么一点？从用户反馈收集到强化学习，这篇文章带你了解如何打造进化不息的RAG系统。通过一家书店智能助手的进化故事，展示数据驱动优化和模型微调策略如何让RAG系统越变越聪明，并帮助AI拥有真正的'学习能力'。
决策智能是新的人工智能平台吗？
决策智能融合数据、决策与行动，通过AI与自动化技术提升企业决策质量与效率，支持从辅助到自动化的多级决策模式，推动业务敏捷性与价值转化。
人工智能模型决策过程：机器与人类协作成效
决策智能（DI）融合AI与人类判断，提升商业决策质量。通过数据驱动的预测与建议，结合人机协作，实现更高效、精准的业务成果，推动企业迈向数据文化新阶段。（238字）
动态规划算法深度解析：0-1背包问题
0-1背包问题是经典的组合优化问题，目标是在给定物品重量和价值及背包容量限制下，选取物品使得总价值最大化且每个物品仅能被选一次。该问题通常采用动态规划方法解决，通过构建二维状态表dp[i][j]记录前i个物品在容量j时的最大价值，利用状态转移方程避免重复计算子问题，从而高效求解最优解。
上下文爆炸？揭秘智能压缩术：引用机制让多智能体飞起来
本文探讨多智能体协作调度中的层级指挥模式及其在实际应用中的性能与体验优化。针对 React 模式在工具调用、上下文管理、任务总结与过程监督等方面的痛点，提出流式 XML 工具调用、上下文压缩、通用推理兜底、任务总结增强与 MCP 监督机制等改进方案，有效提升任务执行效率与系统稳定性，为多智能体系统优化提供实践参考。
遗传算法模型深度解析与实战应用
摘要 遗传算法（GA）作为一种受生物进化启发的优化算法，在复杂问题求解中展现出独特优势。本文系统介绍了GA的核心理论、实现细节和应用经验。算法通过模拟自然选择机制，利用选择、交叉、变异三大操作在解空间中进行全局搜索。与梯度下降等传统方法相比，GA不依赖目标函数的连续性或可微性，特别适合处理离散优化、多目标优化等复杂问题。文中详细阐述了染色体编码、适应度函数设计、遗传操作实现等关键技术，并提供了Python代码实现示例。实践表明，GA的成功应用关键在于平衡探索与开发，通过精心调参维持种群多样性同时确保收敛效率