Đề cương khóa học

Hiểu Biết về Kiến Trúc Đại Lý của Antigravity

  • Biểu diễn nội bộ và mô hình trạng thái
  • Điều phối hành vi tầng lớp
  • Đường dẫn tạo hành động

Hệ Thống Bộ Nhớ cho Đại Lý Hoạt Động Dài Hạn

  • Hành vi bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn
  • Mẫu lưu trữ kiến thức lâu dài
  • Ngăn chặn sự hư hỏng và thay đổi bộ nhớ

Vòng Lặp Phản Hồi và Định Hình Hành Vi

  • Chiến lược phản hồi có con người trong vòng lặp
  • Cơ chế tăng cường và điều chỉnh phần thưởng
  • Kỹ thuật tự đánh giá và tự sửa lỗi

Học Tập Qua Thời Gian

  • Theo dõi tiến trình học tập của đại lý
  • Phát hiện và giảm thiểu sự suy giảm kỹ năng
  • Cập nhật thích ứng dựa trên bối cảnh hoạt động

Xây Dựng và Bảo Trì Cơ Sở Kiến Thức

  • Xây dựng đồ thị kiến thức dài hạn có cấu trúc
  • Truy xuất ngữ nghĩa và chỉ mục bộ nhớ
  • Duy trì tính liên quan và độ mới của kiến thức

Tương Tác Đại Lý và Hệ Sinh Thái Đa Đại Lý

  • Hành vi hợp tác và cạnh tranh
  • Bộ nhớ tập thể và trạng thái chia sẻ
  • Tăng cường các mẫu phát sinh trên hệ thống

Tích Hợp Phản Hồi từ Nhà Phát Triển

  • Xem xét và chú thích các đối tượng đại lý
  • Dòng đánh giá tự động hóa
  • Tích hợp phán đoán của con người vào vòng lặp học tập

Tối Ưu Hóa Nâng Cao và Hướng Phát Triển Tương Lai

  • Điều chỉnh hiệu suất cho các nhiệm vụ kéo dài
  • Mô hình dự đoán sự tiến hóa của đại lý
  • Xu hướng kiến trúc và tiền tuyến nghiên cứu

Tổng Kết và Bước Tiếp Theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về kiến trúc đại lý tự động
  • Kinh nghiệm với các hệ thống AI quy mô lớn
  • Am hiểu các khái niệm học tăng cường

Đối Tượng Học Viên

  • Kỹ sư AI cấp cao
  • Kiến trúc sư nền tảng đại lý
  • Đội ngũ Nghiên cứu và Phát triển (R&D)
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan