“多智能体系统（MAS）利用机器学习使智能体具备自适应行为，使其能够动态响应环境的变化。这些系统的核心由多个相互作用的智能体组成，它们与彼此和周围环境互动，以完成任务或解决问题。通过采用机器学习技术，智能体能够从经验中学习，做出信息充分的决

虽然嵌入是许多人工智能应用程序中的基础技术，但它们在不久的将来不太可能完全过时。然而，新的方法和模型不断出现，可能会在特定的上下文中补充或取代传统的嵌入。例如，基于转换器 (如BERT和GPT) 的模型已经表明，上下文嵌入 (根据周围数据而

尖峰神经网络 (SNN) 是一种比传统神经网络更紧密地模拟生物神经元行为的神经网络。Snn中的神经元通过发送离散的尖峰 (或事件) 而不是连续的信号进行通信。 Snn是事件驱动的，这意味着神经元仅在其输入达到特定阈值时 “激发”。这模仿了