大模型技术如何构建金融领域的创新生态？
AFAC2024金融智能创新大赛报名通道已正式开放，欢迎广大参赛队伍踊跃报名，探索金融科技的新应用、新场景和新思路，共同为推动金融科技发展和创新贡献力量。
超长小说可以用AI翻译了，新型多智能体协作系统媲美人工翻译
【6月更文挑战第11天】研究人员开发了一种基于大型语言模型的多智能体协作系统TransAgents，用于文学翻译，挑战复杂的文学文本翻译。通过单语人类偏好和双语LLM偏好评估，系统在保留文学风格和表达上表现出色，尤其在需要领域知识的文本中。然而，系统在捕捉文学翻译的细微差别、文化特定元素和长文本翻译效率上仍有局限性。相关论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.11804
探索量子计算：未来技术的新篇章
【6月更文挑战第10天】本文将带领读者进入量子计算的神秘世界，解析其基本原理与潜在应用。我们将不采用传统的摘要形式，而是通过一系列引人入胜的问题和答案，来揭示量子计算如何可能重塑我们的技术未来。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的DVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（VRP）的优化求解，特别是动态车辆路径问题（DVRP）。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试，展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用，目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解，而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点，提高搜索效率。在DVRP中，算法需考虑问题特性和约束，以找到高质量解。
基于GA-PSO遗传粒子群混合优化算法的CDVRP问题求解matlab仿真
该文介绍了车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）中的组合优化问题CDVRP，旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试，结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法，包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法（GA）的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作，以及粒子群优化算法（PSO）的粒子表示、速度和位置更新。最后，GA-PSO混合算法结合两者的优点，通过迭代优化求解CDVRP问题。
利用机器学习优化网络安全防御策略
【6月更文挑战第3天】随着网络攻击的日益猖獗，传统的安全防御机制已难以满足企业对数据保护的需求。本文探讨如何应用机器学习技术来预测和防御潜在的网络安全威胁，通过分析历史数据模式，自动调整安全策略，从而在不断变化的威胁环境中保持企业的网络安全。