构建AI智能体：三十八、告别“冷启动”：看大模型如何解决推荐系统的世纪难题
协同过滤是推荐系统中广泛使用的技术，其核心思想是利用用户行为数据发现相似用户或物品进行推荐。摘要包括：1）协同过滤基于用户历史行为数据，通过计算相似度（如余弦相似度、皮尔逊相关系数）预测用户偏好；2）主要分为基于用户（寻找相似用户群体）和基于物品（发现相似物品）两种方法；3）面临冷启动、数据稀疏性等挑战，可通过混合推荐（结合内容特征）和矩阵分解等技术解决；4）典型应用包括电商猜你喜欢和流媒体推荐；5）结合大语言模型可增强语义理解能力，提升推荐准确性。
BipedalWalker实战：SAC算法如何让机器人学会稳定行走
本文探讨基于Soft Actor-Critic（SAC）算法的下肢假肢自适应控制。传统方法依赖精确建模，难以应对复杂环境变化。SAC通过最大熵强化学习，使假肢在仿真中自主探索、学习稳定步态，具备抗干扰与容错能力。结合生物工程视角，将神经网络映射为神经系统，奖励函数关联代谢效率，实现从试错到自然行走的演化。相位图分析显示极限环形成，标志动态稳定步态建立，能效曲线表明后期动作更节能。研究为智能假肢迈向临床应用提供新思路。
基于反馈循环的自我进化AI智能体：原理、架构与代码实现
自我进化智能体突破传统AI静态局限，通过“执行-反馈-调整”闭环，实现持续自主优化。它结合大模型与在线学习，利用多评分器反馈自动改进提示或参数，无需人工干预。适用于医疗、金融、编程等动态场景，推动AI迈向终身学习。
数字人实践案例分享
# 数字人实践案例分享：从概念到落地的全面解析
在人工智能技术飞速发展的今天，数字人已不再是科幻电影中的概念。据统计，2024年全球数字人市场规模已突破千亿元，年复合增长率高达67%。作为AI技术的
