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本方案基于Docker部署NextCloud与OnlyOffice，实现私有云文档存储与在线协同编辑。通过NextCloud管理文件，集成OnlyOffice实现多人实时编辑Word、Excel等文档，支持权限控制与文件分享，构建安全高效的办公环境。
强化学习（RL）是一种通过智能体与环境交互，基于试错和延迟奖励学习最优策略的机器学习方法。核心要素包括状态、动作、奖励、策略与价值函数。常用算法有Q-learning、策略梯度、PPO、DPO等，广泛应用于游戏、机器人及大模型对齐人类偏好（如RLHF）。其关键挑战在于平衡探索与利用、偏差与方差，并提升样本效率与训练稳定性。
大模型Agent是具备自主规划、推理决策、工具调用与记忆能力的智能体，核心由大脑（LLM）、感知、行动与记忆组件构成，支持任务分解、反思优化与多轮交互。常见框架如LangChain、AutoGPT、CrewAI等，广泛应用于复杂任务处理与企业级AI系统。（238字）
Transformer是Vaswani等人于2017年提出的基于注意力机制的神经网络，彻底革新了自然语言处理。其核心为编码器-解码器架构，通过自注意力机制并行捕捉长距离依赖，结合位置编码、残差连接与层归一化，显著提升建模效率与性能，成为BERT、GPT等大模型的基础。
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2025-12-19
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