《深度剖析：Q-learning为何被归为无模型强化学习算法》
Q-learning是无模型的强化学习算法，不依赖环境模型，而是通过与环境实时交互学习最优策略。它通过更新状态-动作值函数（Q函数）来评估行动价值，适用于多变环境，具有灵活性和简单性优势。然而，Q-learning探索效率较低，样本复杂性高，需大量尝试才能找到有效策略。这种特性使其在实际应用中既有机会也有挑战。
《探秘Q-learning：解锁其背后的基本假设》
Q-learning是强化学习领域的重要算法，广泛应用于机器人控制、游戏策略和资源管理等场景。它基于马尔可夫决策过程假设，认为未来状态仅依赖当前状态和动作，简化了问题复杂度。此外，Q-learning还假设奖励可量化、环境具有重复性、学习时间无限及动作离散，这些假设为智能体提供了明确的学习目标和机制，使其能高效地探索最优策略。尽管现实情况未必完全符合这些假设，Q-learning及其变种算法已在多个领域取得了显著成功。
《深度剖析：Q-learning与策略梯度方法的本质区别》
在强化学习领域，Q-learning和策略梯度方法是两种重要的算法。Q-learning通过迭代更新状态-动作值（Q值），评估动作价值，适用于离散动作空间；策略梯度方法则直接优化参数化策略，适合连续动作空间。前者收敛稳定但速度较慢，后者收敛快但稳定性差。两者各有优劣，适用于不同场景。
《一文读懂！Q-learning状态-动作值函数的直观理解》
Q-learning算法是强化学习领域的核心，广泛应用于机器人控制、游戏AI和自动驾驶等领域。其关键在于理解状态-动作值函数（Q值），即智能体在特定状态下采取某动作的长期价值评估。通过不断与环境交互，智能体根据奖励信号更新Q值，逐步优化行为策略，最终实现累积奖励最大化。掌握Q值计算及其更新机制，是深入理解强化学习的基础，也是设计高效AI系统的关键。
白嫖 DeepSeek ，低代码竟然会一键作诗？
宜搭低代码平台接入 DeepSeek AI 大模型能力竟然这么方便！本教程将揭秘宜搭如何快速接入 DeepSeek API，3 步打造专属作诗机器人，也许你还能开发出更多有意思的智能玩法，让创意在代码间自由生长。
具身智能与大模型融合创新技术实训研讨会成功举办
2025年1月16日-19日武汉，TsingtaoAI联合北京博创鑫鑫教育科技，举行“具身智能与大模型融合创新技术”实训研讨会，本次会议面向高校AI教师和企业AI工程师群体，通过3天的技术研修和实操教学，通过将 AI 大模型与具备3D视觉的机器人相结合，为学员实践演示，带领学员深入理解通用具身智能的原理和应用。
吴晓波“马桶盖事件”十年回望：中国卫浴的科技蝶变
TikTok在美国被禁后，许多用户自嘲为“TikTok难民”，涌入小红书，形成了中外网友的热情互动。与此同时，来华人数环比上升29.5%，日本、韩国年轻人流行“周五下班去中国”。外国网友纷纷打卡中国移动支付、智能汽车、高铁等产品，甚至对中国厕所赞不绝口。十年前，中国消费者热衷于海外扫货，如今外国人开始购买中国智能马桶等产品，反映了中国智造的崛起。以九牧为代表的中国企业，通过创新和智能化，实现了从“中国制造”到“中国智造”的转变，引领全球市场。
AppFlow：无代码部署Dify作为钉钉智能机器人
本文介绍如何通过计算巢AppFlow完成Dify的无代码部署，并将其配置到钉钉中作为智能机器人使用。首先，在钉钉开放平台创建应用，获取Client ID和Client Secret。接着，创建消息卡片模板并授予应用发送权限。然后，使用AppFlow模板创建连接流，配置Dify鉴权凭证及钉钉连接凭证，完成连接流的发布。最后，在钉钉应用中配置机器人，发布应用版本，实现与Dify应用的对话功能。
轻松集成私有化部署Dify文本生成型应用
Dify 是一款开源的大语言模型应用开发平台，融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者能快速搭建生产级生成式 AI 应用。通过阿里云计算巢，用户可以一键部署 Dify 社区版，享受独享的计算和网络资源，并无代码完成钉钉、企业微信等平台的应用集成。本文将详细介绍如何部署 Dify 并将其集成到钉钉群聊机器人和企业微信中，帮助您轻松实现 AI 应用的定义与数据运营，提升工作效率。