人工智能（AI）是计算机科学和技术的一个分支，研究能够模拟人类智能方面的机器的开发。该标签还可以指计算机游戏应用程序的一部分，该部分控制玩家在游戏期间可以与之交互的虚拟角色的行为。
我现在这样做的方法是使用我将用于普通的minimax搜索的相同移动生成功能，以及相同的make-move函数以及每次移动后检查获胜的相同功能。在象棋或检查器（甚至在简单游戏中）等复杂游戏中，这些都是非常昂贵的操作。 我的问题是：是否有更好的方法来实施游戏模拟以使其成本降低？我不能每次都无法进行全部移动，也不能每次赢得胜利吗？还有其他改善模拟时间的方法吗？
训练我的pix2pix gan，鉴别损失开始在20个时代左右。然后，从30个时代开始，它一直保持在0。 发电机损失保持减少...
发电机损失不断减少。在前几个时期左右开始时，发电机的损失在50-60之间。在100个时期，发电机损失约为4-5。然后从150到350个时期，发电机损失徘徊在1-3之间。
角：为什么我的shap值尺寸[sample_num，feature，class]而不是[class，sample_num，功能]？
为什么所有AI都认为塑形值按以下方式计算？ x_sample = pd.dataframe（x_train_resampled，columns = x.columns）[：500] Invelimer_rf = shap.treeexplainer（rf_model） shap_value ...
我想知道是否有任何开源工具可以用来设计一个可以从文件中读取句子的AI，了解其结构（通过将它们分解为基本组件）和...
如何在兰链中使用模板从链中插入结果以进一步推理？ 我正在与Langchain和Openai合作开发对话AI。我已经将多个工具集成到链条中，并且正在使用模板来构建对话。但是，我坚持如何...
from langchain_openai import ChatOpenAI from dotenv import load_dotenv import os from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.tools import tool load_dotenv() api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") if api_key is not None: os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key else: raise ValueError("OPENAI_API_KEY environment variable is not set.") llm = ChatOpenAI( model="gpt-4o", temperature=0, ) template = ChatPromptTemplate([ ("system", "You are a helpful AI bot. Your name is Bob."), ("human", "Hello, how are you doing?"), ("ai", "I'm doing well, thanks!"), ("human", "{user_input}"), ("placeholder", "{conversation}") ]) @tool def weather(city: str) -> str: """Gives the weather in a given city""" return f"The weather in {city} is sunny" @tool def sum_numbers(numbers: str) -> str: """Sums two numbers""" return str(sum(map(int, numbers.split()))) llm_with_tools = llm.bind_tools([weather, sum_numbers]) chain = template | llm_with_tools res = chain.invoke({"user_input": "What is the weather in Tokyo? also what is 3 + 1? Give me the answer as if you are a cat"})
YOLOV11模型转换为Tflite，在Tensorflow中未产生正确的输出
roboflowAlpr
我知道，幽灵并非都具有相同的攻击方式。我首先想研究让幽灵追随Pacman的基础知识，而不必担心那里的差异。
<code>Internal Server Error 500</code>
调用API的客户只是基本：
时使用sigmoidal激活函数是否有任何优势
{ "error": { "message": "Missing required parameter: 'content'.", "type": "invalid_request_error", "param": "content", "code": "missing_required_parameter" } }
AGNO框架：正确的UNIX时间戳但不正确的DD-MM-yyyy转换？
我正在使用AGNO框架从Yahoo Finance获取历史库存数据。我的经纪人正确地检索了UNIX时间戳，但将其转换为DD-MM-yyyy格式时，它会返回不正确的日期。