多智能体系统通过允许个体智能体在共享环境中进行交互和协作，使得适应行为成为可能。系统中的每个智能体通常在一定程度上独立运作，这意味着它可以根据自身的目标、感知和环境状态做出决策。这种自治性与智能体之间的互动相结合，导致随着时间推移形成的集体

“是的，数据增强可以在推理过程中应用，但理解其背景和目的非常重要。通常，数据增强是在训练阶段使用的，以帮助模型更好地泛化，通过让模型接触到更广泛的输入数据。然而，在某些情况下，在推理阶段增强数据也是有益的，特别是在测试模型的鲁棒性或输入数据

嵌入和特征都代表数据，但它们的生成和使用方式不同。特征通常是指数据的各个输入属性或特征，例如图像的颜色或文档中单词的频率。这些特征通常是预先设计的，这意味着它们是根据领域知识手动选择的，或者使用特定算法从原始数据中提取的。 相比之下，嵌入