《探索人工智能的多元学派：符号主义、连接主义与行为主义》
人工智能发展过程中，符号主义、连接主义和行为主义学派各具特色。符号主义以逻辑推理为核心，通过符号表示知识并进行推理，适用于专家系统等领域；连接主义基于神经网络，强调数据处理与学习，擅长图像识别等任务；行为主义关注智能体与环境的交互，强调适应性和灵活性，广泛应用于机器人领域。三大学派各有优势与局限，未来的发展将更注重技术融合与创新。
《解密奖励函数：引导智能体走向最优策略》
在强化学习中，奖励函数是核心要素，指导智能体学习与决策。它通过明确目标、合理分配奖励和考虑环境因素，激励智能体探索最优策略。设计恰当的奖励函数能让智能体在复杂环境中不断优化行为，实现长期目标。即时、延迟和全局奖励的不同类型，以及奖励函数的稳定性和适应性，都是设计时需关注的重点。
Jim Fan全华人团队HOVER问世，1.5M小模型让机器人获潜意识！
在机器人技术领域，人形机器人的全身控制一直极具挑战。传统方法为不同任务（如导航、移动操作等）单独训练控制策略，限制了策略的可转移性。Jim Fan团队提出HOVER框架，通过全身运动模仿作为共同抽象，整合多种控制模式，实现无缝过渡，显著提升控制效率和灵活性。HOVER不仅为人形机器人应用带来巨大潜力，也为机器人技术发展提供新思路。论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.21229
如何利用电商API接口打造个性化购物体验
在数字化时代，电子商务竞争激烈，传统购物体验难以满足消费者的个性化需求。电商平台需通过创新提供定制化服务，而电商API接口作为系统连接的桥梁，提供了强大技术支持。本文探讨如何利用电商API打造个性化购物体验，涵盖其在个性化推荐、定制营销和智能客服等方面的应用，并提出实施策略与未来展望。通过数据收集与分析、算法设计及智能系统建设，电商平台可显著提升用户体验和满意度，推动业务增长。成功案例如亚马逊、淘宝和Zappos展示了个性化服务的巨大潜力，同时也指出了面临的挑战及应对措施。
当视觉大模型陷入认知失调，马里兰大学构建了一个幻觉自动生成框架
马里兰大学研究人员提出AutoHallusion框架，旨在通过自动化生成幻觉图像和问题对，深入研究大型视觉语言模型（LVLMs）中的幻觉现象。幻觉指LVLMs生成与图像内容不符的描述，限制其广泛应用。AutoHallusion通过异常对象插入、配对对象插入和相关对象删除三种策略，揭示LVLMs在处理视觉信息时的弱点。实验结果显示，该框架能在多种SOTA模型上以高成功率引发幻觉，为改进模型提供宝贵线索。未来将提升图像质量和扩展问题设计范围。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2406.10900