深度学习之分布式智能体学习
基于深度学习的分布式智能体学习是一种针对多智能体系统的机器学习方法，旨在通过多个智能体协作、分布式决策和学习来解决复杂任务。这种方法特别适用于具有大规模数据、分散计算资源、或需要智能体彼此交互的应用场景。分布式智能体学习结合了深度学习的表达能力和多智能体系统的灵活性，使其在机器人、自动驾驶、智能城市、以及网络优化等领域具有显著的应用潜力。 核心概念 分布式系统：分布式系统指的是由...
DeepMind发布Acme，高效分布式强化学习算法框架轻松编写RL智能体
DeepMind 本周发布了一个强化学习优化框架 Acme，可以让AI驱动的智能体在不同的执行规模上运行，从而简化强化学习算法的开发过程。 Acme 背后的工程师和研究人员共同撰写了一篇关于这项工作的技术论文，根据他们的说法，用这种方法创建智能体，并行性会更好。 强化学习可以让智能体与环境互动，生成他们自己的训练数据，这在电子游戏、机....
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企业级分布式应用服务 EDAS（Enterprise Distributed Application Service）是应用全生命周期管理和监控的一站式PaaS平台，支持部署于 Kubernetes/ECS，无侵入支持Java/Go/Python/PHP/.NetCore 等多语言应用的发布运行和服务治理 ，Java支持Spring Cloud、Apache Dubbo近五年所有版本，多语言应用一键开启Service Mesh。
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