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算法人生(14):從“探索平衡策略”看“生活工作的平衡之道”

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在機器學習的早期階段,探索對于理解環境至關重要,但隨著智能體學習的深入,利用已知策略以獲取穩定回報變得更為重要。過多的探索可能導致錯失最優行動帶來的回報,而過多的利用則可能使智能體陷入局部最優,錯失更好的策略。因此,如何在探索和利用之間找到平衡,是強化學習中的關鍵問題。
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吳恩達最新演講:AI智能代理工作流的趨勢(觀點解讀與演講全文)

吳恩達最新演講:AI智能代理工作流的趨勢(觀點解讀與演講全文)

在紅杉資本AI峰會第三期,吳恩達教授分享了對智能體工作流的看法。在本次演講中,他談到了AI agentic workflow,也就是智能體工作流的迭代模式,以及基于人工評估基準測試的效果分析,還談到了自己對于AI智能體設計模式的四種分類,包括反思、工具使用、規劃、多智能體協作。與此同時,吳恩達還分享了它對AI智能體的未來發展潛力的展望。