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- 请问多智能体（multi-agent system）有什么资料入门吗？ - 知乎
多智能体系统（Multi-Agent System，简称MAS）是一个很新的研究领域，目前学界和产业界几乎是在同步研究，相关论文大概也有100多篇了。咱们找资料之前可以先简单了解一下，这样后面就能有的放矢。我会从基础概念、架构设计、关键技术等方面为你理清MAS的学习路径，希望对你有所帮助。 基础概念
- 大家都是如何找到外企的工作？ - 知乎
我先直接回答你的问题，然后再展开谈。 如何找到外企的工作机会？ —>一部分人依托985名校或一线城市（北上广深）211学校的优势资源通过校园招聘（特别是秋招的机会）进入,这也是进入好企业的最好途径（没有之一）。简单来说就是努力读书考上名校，继续用功考取高学历，不说职场路上
- 大模型（LLM）和智能体（Agent）有什么区别？
大模型（Large Language Models, LLMs）和智能体（Agent）虽然在某些应用场景中有交集，但它们的概念、功能和技术实现上有显著的区别。我从以下几个方面来给大家做一个对比，相信你就能更加清晰的了解了。
- 请问SCI接到共同作者的邮件需要尽快确认吗？如果不确认会怎么样？ - 知乎
这种确认邮件，一定要第一时间查看，没有问题，要第一时间确认。 SCI期刊 最终，有一些基本的东西要和作者确认，发到邮件后，你长时间不确认，就会默认你放弃了。就会影响文章上线发表的。
- 强化学习 (Reinforcement Learning) - 知乎
详细内容 简介 根据维基百科对强化学习的定义：Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning inspired by behaviorist psychology, concerned with how software agents ought to take actions in an environment so as to maximize some notion of cumulative reward
- 磁力链接的开头“magnet:?xt=urn:btih:”是什么含义？ - 知乎
xt：exact topic 的缩写，表示资源定位点。BTIH（BitTorrent Info Hash）表示哈希方法名，这里还可以使用 SHA1 和 MD5。这个值是文件的标识符，是不可缺少的。 一般来讲，一个磁力链接只需要上面两个参数即可找到唯一对应的资源。也有其他的可选参数提供更加详细的信息。 dn：display name 的缩写，表示向
- o1、GPT4、GPT4o 这三个有什么区别？ - 知乎
从本质上讲，o1仍然属于“单体Agent推理流”，这和马文·明斯基设想的“Agents心智社会”有比较大的差距，——即“智能”是由多个Agents协作产生的，它们会符合进化论和博弈论的潜在规则。 或者，简而言之，o1仍然属于弱强化学习。
- 如何评价斯坦福人工智能教授李飞飞？ - 知乎
当然，这三匹马早晚会被更有力量、有耐力的马替代。 李飞飞曾做过一个TED，有兴趣的朋友可以找来看看。 下面把其中部分内容摘录如下： 今天看来构造一个大规模的数据集并没有什么难度，因为它确实太重要了。 但是，她开始在AlexNet出现5年前的2007年。 所以，她坦言：我在这段孤独的旅程上
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