在动态环境与稀疏奖励的双重挑战下，传统强化学习方法常陷入决策效率低下的困境。近期提出的ReAct（Reasoning-Acting）范式通过建立双向推理机制，在自动驾驶、智能博弈等领域展现出惊人潜力。本文将从认知架构重构的角度，深入剖析该范式的技术突破点及其工程实现路径。 ...
标签： 人工智能系统
大模型知识更新的双重引擎：解密RAG与参数化知识的协同进化路径
在大型语言模型持续进化的进程中，知识更新机制正面临前所未有的技术挑战。传统微调方法受限于计算成本和灾难性遗忘问题，而单纯检索增强生成（RAG）又难以实现知识的内化沉淀。本文提出一种融合参数化更新与检索增强的创新架构，通过动态知识路由算法和增量式记忆网络，构建起具备自我进化能力的智能系统。 ...