代理
亚马逊重磅出击，成立智能代理 AI 团队
根据路透社的报道，亚马逊最近在其云计算部门 AWS 内部成立了一个新的团队，专注于开发智能代理 AI。 这种系统旨在帮助用户自动化生活中的某些任务，从而提高效率和便利性。 AWS 的首席执行官马特・加尔曼在一封发给员工的邮件中表示，智能代理 AI 有潜力成为 AWS 下一个数十亿美元的业务。
Adobe 联合高校推出 METAL 框架：多智能体协作生成精准图表
在当今数据可视化领域，生成准确反映复杂数据的图表仍然是一项微妙的挑战。 图表不仅需要捕捉精确的布局、色彩和文本位置，还需将这些视觉细节转化为代码，以重现预期的设计。 然而，传统方法通常依赖于直接提示视觉 - 语言模型（VLM），如 GPT-4V，这在将复杂视觉元素转化为语法正确的 Python 代码时，常常遇到困难。
打破AI遗忘诅咒的学习算法，慕尼黑-南大团队打造会自主积累知识的学习框架
编辑丨&人类可以在一生中不断积累知识并发展越来越复杂的行为和技能，这种能力被称为「终身学习」。 这种终身学习能力被认为是构成一般智能的基本机制，但人工智能的最新进展主要在狭窄的专业领域表现出色，对于这种终身学习能力显得有些缺乏。 慕尼黑大学与南京大学的研究团队联手打造了一款机器人终身强化学习框架，它通过开发一个受贝叶斯非参数域启发的知识空间来解决这一差距。
想要开发AI代理？首先，你需要了解这些
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）如何理解AI代理，它们如何工作？ 想象一下开发一个生成式AI时代的API。 这个API将支持自然语言输入，利用大型语言模型的智能，通过与SaaS和企业系统的集成来自动化决策，并通过连接到其他生成式AI支持的API来实现业务流程编排。
Agent不是被卡住了，其实在思考
在与用户进行自然对话时，智能体承担着两大核心任务：一是流畅的对话交流，二是精准的推理与规划。 智能体必须整合所有可用信息以作出回应，同时确保其行为始终围绕既定目标展开。 基于人类“快速思考”和“慢速思考”的认知系统灵感，丹尼尔·卡尼曼提出了一个全新的架构Talker-Reasoner，旨在模拟人类的这两种思维模式。
揭开深度强化学习的神秘面纱
编辑 | 萝卜皮深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。深度强化学习利用深度神经网络的学习能力，可以解决对于经典强化学习（RL）技术来说过于复杂的问题。深度强化学习比机器学习的其他分支要复杂得多。在这篇文章中，我们将尝试在不涉及技术细节的情况下，揭开它的神秘面纱。状态、奖励和行动每个强化学习问题的核心都是代理和环境。环境提供有关系统状态的信息。代理观察这些状态并通过采取行动与环境交互。动作可以是离散的（例如，拨动开
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