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多智能体系统如何支持混合人工智能？
“多智能体系统（MAS）提供了一个框架，通过结合各种人工智能技术来增强整体智能性和适应性。在混合人工智能的背景下，这些系统允许不同类型的智能体——每个智能体利用不同的算法和方法论——共同朝着一个共同目标努力。这意味着一个智能体可能使用基于规
Hugging Face的Transformers有哪些功能？
通过集成文本，图像，音频和视频处理功能，llm正在不断发展以处理多模式输入。OpenAI的GPT-4和DeepMind的Gemini等模型代表了该领域的早期进步，展示了分析和生成不同数据格式内容的能力。例如，GPT-4可以在单个查询中解释文
强化学习的局限性有哪些？
扩展强化学习 (RL) 模型提出了开发人员必须应对的几个挑战，以确保有效性和效率。一个重大挑战是对大量计算资源的需求。RL算法通常涉及通过反复试验来训练代理，这可能是极其资源密集的。例如，在视频游戏或机器人模拟等环境中，代理可能需要执行数百