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MAS技术如何处理异构代理环境?
多智能体系统(MAS)技术旨在促进多个自主智能体之间的合作和沟通,这些智能体可能具有不同的能力、目标和信息。在异构智能体环境中——这些智能体在编程、功能和角色上可能存在差异——MAS框架采用多种策略来确保有效的合作与互动。其中一种主要方法是
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"联邦学习和边缘计算是两个不同的概念,旨在解决数据处理和机器学习中的不同挑战。联邦学习是一种技术,通过多个去中心化的设备或服务器,在不需要将本地数据共享给中心服务器的情况下训练机器学习模型。联邦学习使设备能够基于自己的数据训练模型,然后仅分
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“嵌入(Embeddings)通过提供一种在连续向量空间中表示单词和短语的方法,与全文搜索系统集成,从而增强我们对文本数据的理解和搜索方式。传统的全文搜索通常依赖于关键词匹配和简单算法,而基于嵌入的方法则捕捉语义意义。这意味着,具有相似含义
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