推荐系统作为现代数字生态的核心引擎，正面临数据漂移的严峻挑战：新用户行为不断涌现，模型却在适应中遗忘旧知识，导致性能断崖式下降。这种灾难性遗忘（catastrophic...
标签： 机器学习实践
ReAct范式：强化学习的破局者，如何攻克复杂决策任务的终极指南
在人工智能领域，强化学习（RL）作为解决决策问题的核心工具，长期面临着一个棘手挑战：复杂任务中的推理和行动脱节。传统RL方法依赖于试错机制，但面对高维状态空间、动态环境变化和多步决策链时，往往陷入效率低下、泛化能力不足的困境。例如，在机器人导航或策略游戏中，代理容易因推理缺失而做出次优决策，导致收敛