机器学习通过改善客户体验、优化运营和实现更智能的决策，改变了零售业。由ML算法提供支持的个性化推荐可提高客户满意度并增加销售额。
需求预测和库存优化确保在正确的时间提供正确的产品，减少缺货和积压。基于视觉的系统可实现无收银员商店、自动结账和高效的库存跟踪。
ML驱动的客户行为和市场趋势洞察使零售商能够做出数据驱动的决策，简化运营并提高盈利能力。
库存跟踪如何为您的业务带来便利？
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在多智能体系统中，智能体是如何协作的？
在多智能体系统中，智能体通过各种机制进行协作，这些机制使它们能够有效地沟通、协调和共享资源。这些智能体通常是自主实体，它们共同努力实现单个智能体难以或不可能独自完成的共同目标。协作可以采取多种形式，例如信息共享、联合决策和任务分配。例如，一
联邦学习可以应用于物联网（IoT）应用吗？
“是的，联邦学习可以有效地应用于物联网（IoT）应用。该方法允许设备在保持数据储存在每个设备本地的同时，协同学习一个共享模型。与将原始数据发送到中央服务器（这会引发隐私问题，并需要大量带宽）不同，联邦学习确保仅传输模型更新，例如梯度或权重。
视觉-语言模型如何帮助艺术内容生成？
“视觉-语言模型（VLMs）是结合视觉和文本信息的先进系统，旨在协助创作艺术内容。通过理解图像与语言之间的关系，这些模型能够根据特定的提示或概念生成和转化艺术作品。例如，开发者可以输入关于场景或角色的文本描述，而VLM则能够生成与给定细节相