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多智能体系统如何管理大规模仿真？
多智能体系统（MAS）通过将复杂任务拆分为更小、易于管理的单元，由各个智能体处理，从而管理大规模模拟。每个智能体根据一组规则或算法独立运行，允许并行处理，从而显著减少所需的模拟时间。例如，在交通模拟中，每辆车辆可以被视为一个智能体，根据实时
深度学习中的剪枝是如何工作的？
深度学习中的剪枝是一种通过移除对模型性能贡献较小的权重或整个神经元，来减少训练后神经网络规模的技术。其主要目标是提高模型的效率，使推理速度更快，内存占用更少，同时不会显著降低准确性。剪枝可以应用于网络的不同层级，例如单个权重、神经元，甚至整
零样本学习是如何处理没有训练数据的任务的？
少镜头和零镜头学习是旨在用最少的标记数据训练机器学习模型的技术。虽然它们具有巨大的效率潜力，但它们也带来了开发人员必须考虑的几个道德挑战。一个主要问题是偏差，当在有限数据上训练的模型反映了该数据中存在的偏差时，可能会出现偏差。例如，如果一个