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AI代理如何利用群体智能？
AI代理通过模仿社会生物（如蚂蚁、蜜蜂或鸟群）的集体行为，利用群体智能来解决复杂问题。这种方法利用个体代理的简单行为创造出高效且协调的群体行动。每个代理遵循基本规则，并与环境中的其他代理进行互动，从而产生出智能模式，帮助处理优化、路径规划和
增强学习在金融交易中是如何工作的？
评估强化学习 (RL) 代理的性能通常涉及测量其随时间实现期望目标的能力。一种常见的方法是利用累积奖励，累积奖励是代理在与环境交互期间收集的奖励的总和。这一措施提供了一个简单的定量评估: 更高的累积奖励表明更好的表现。开发人员还可以评估每集
信息检索中常见的挑战有哪些？
信息检索 (IR) 中的标准评估指标包括精度，召回率，F1分数，平均精度 (MAP) 和归一化折现累积收益 (nDCG)。Precision衡量检索到的相关文档的比例，而recall评估检索到的相关文档的比例。F1分数通过计算精确度和召回率