ระบบหลายตัวแทน
-
AI ของจีนทำลายปัญหาคณิตศาสตร์ 300 ปี: ระบบการเรียนรู้เสริมแรง ‘PackingStar’ ทำลายสถิติโลกหลายรายการของ ‘จำนวนจุมพิต’ ในมิติสูง
闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ในทางคณิตศาสตร์มีปัญหาคลาสสิกที่ยากมากชื่อว่า ปัญหาจำนวนการสัมผัส (Kissing Number Problem) มันทำให้มนุษยชาติติดขัดมานานกว่า 300 ปี และล่าสุด งานวิจัยจาก …
-
AI และคณิตศาสตร์โอบกอดกันอย่างลึกซึ้ง: ระบบ PackingStar ของจีนประสบความสำเร็จอย่างเป็นระบบในปัญหาจำนวนจุมพิตหลายมิติ
วันที่ 14 กุมภาพันธ์ ในปัญหาที่มีชื่อว่า “จูบ” ปัญญาประดิษฐ์และคณิตศาสตร์ได้ “โอบกอด” กันอย่างลึกซึ้ง ในปี 1694 นิวตันและเกรกอรีได้ตั้งคำถามขึ้นที่เคมบริดจ์…
-
อัลกอริทึม GRPO ช่วยเสริมระบบมัลติเอเจนต์: วิธีการฝึกอบรมปฏิวัติวงการเพื่อการวางแผนงานที่ซับซ้อน
ระบบเอเจนต์ที่มุ่งเน้นงานระยะยาวจำเป็นต้องมีความสามารถในการวางแผน ใช้เครื่องมืออย่างถูกต้อง และดำเนินการอย่างเป็นขั้นตอน ระบบเอเจนต์สมัยใหม่ส่วนใหญ่พึ่งพาการให้เหตุผล โดยแต่ละครั้ง…
-
จาก LLM ไปสู่ระบบมัลติเอเจนต์: แผนที่การเรียนรู้เทคโนโลยี AI ฟรีและคู่มือวิศวกรรม
หากคุณกำลังติดตาม LLM, AI Agent, MCP, ระบบ Multi-Agent อยู่ล่ะก็ คุณคงเคยรู้สึกแบบนี้: ข้อมูลเยอะเกินไป แต่ไม่มีเส้นทางหลักที่ชัดเจน มีวิดีโอ งานวิจัย คอร์สเรียนมากมาย แต่ไม่รู้ว่า…
-
Baidu Wenxin เปิดตัวสถาปัตยกรรม Group-MAS แบบแรก: กลุ่ม Multi-Agent จะปรับปรุงฉากความร่วมมือของ AI อย่างไร
ในกลุ่มแอป Wenxin เมื่อเร็วๆ นี้ มี “AI หลายตัว” อยู่ไม่น้อย กลุ่มนี้ไม่ใช่กลุ่มทั่วไป แต่เป็นฟีเจอร์แชทกลุ่ม “หลายคน, หลาย Agent” แห่งแรกในอุตสาหกรรม ที่แอ…
