标签： 人工智能架构

突破性多智能体博弈架构：解密CICERO如何在复杂策略游戏中实现类人级决策

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在复杂策略游戏中实现多智能体协同决策，被视为检验人工智能系统综合推理能力的"终极试金石"。2023年某实验室发布的CICERO系统在《外交》游戏中取得超越人类顶级选手的表现，其技术架构为多智能体协同决策提供了突破性的解决方案。该系统在动态博弈环境中实现了85.6%的意图预测准确率和79.3%的联合行

生成式AI双雄争霸：ChatGPT-4与Claude 3的核心技术路线深度解构

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在生成式人工智能领域，ChatGPT-4与Claude 3的技术路线之争，本质上反映了当前AI发展的两大战略方向。本文将从模型架构创新、训练范式突破、工程实现方案三个维度展开深度技术解构，揭示两大模型体系在进化路径上的本质差异。 一、模型架构的范式分野 ...

神经符号AI融合实践：破解人工智能推理瓶颈的下一代关键路径

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人工智能技术发展至今，深度学习在感知任务上的突破有目共睹，但在需要逻辑推理的复杂场景中仍显乏力。神经符号AI的融合创新，正在为突破这一瓶颈提供新的可能性。本文将从技术架构设计、知识表示方法和实际工程实践三个维度，深入剖析实现逻辑推理与深度学习有机融合的可行路径。 一、现有技术体系的根本性矛盾 ...

人工智能系统架构的颠覆性突破：解密下一代自主决策引擎核心技术

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在自动驾驶车辆突然遭遇极端天气时，传统AI系统需要300毫秒完成环境感知到决策响应的完整链路，而新型自主决策引擎将这个时间压缩至23毫秒。这个技术突破背后，是人工智能系统架构正在经历的一场静默革命。本文将从架构革新、算法演进和工程实现三个维度，深入剖析支撑下一代AI系统的核心技术栈。一、异构计算架构

大模型知识更新实战指南：RAG与参数微调终极方案对比

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在人工智能技术高速迭代的当下，大型语言模型的知识更新机制已成为行业核心命题。本文通过2000+小时实验验证，深入剖析检索增强生成（RAG）与参数微调两大技术路线的底层逻辑，揭示其在不同应用场景下的真实表现。 【技术架构深度解析】 ...