在过去的几年中，生成模型已成为人工智能行业的变革性工具，推动了文本生成、图像合成等多项能力的快速发展。然而，这些模型如何真正适应用户不断变化的需求？当我们与聊天机器人互动时，它似乎能自动理解我们的上下文需求，这种体验宛如魔法。这背后的核心技术正是动态提示适应（Dynamic Prompt Adapt
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是近年来人工智能领域取得重大突破的关键技术之一。它不仅让AlphaGo在围棋领域战胜了人类顶尖选手，还让OpenAI Five在Dota 2中展现了超越人类职业玩家的实力。随着谷歌和埃隆·马斯克等科技巨头的推动，这一领域
在强化学习（Reinforcement Learning, RL）领域，贝尔曼最优方程（Bellman Optimality Equation）是一个核心概念，它帮助智能体在复杂环境中做出最优决策，以最大化累积奖励。本文将深入探讨贝尔曼最优方程的原理及其在强化学习中的应用，并逐步解析其背后的数学逻辑
