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shanghai, 25 de septiembre (reportero yang yu) esta mañana se celebró con éxito en pudong, shanghai, el foro especial "decodificando el futuro: tendencias globales de inteligencia digital". este foro especial es uno de los subforos del foro internacional sobre civilización industrial, organizado por el centro de desarrollo de la cultura industrial del ministerio de industria y tecnología de la información, la comisión municipal de economía y tecnología de la información de shanghai y el gobierno popular de shanghai. nueva área de pudong.

en el foro especial, mathieu laurière, profesor asistente de matemáticas y ciencia de datos en la universidad de nueva york en shanghai, compartió el aprendizaje automático y la ia generativa para sistemas multiagente a gran escala. los sistemas multiagente o sistemas multiagente no son infrecuentes en nuestra vida diaria, como el movimiento de multitudes, el enrutamiento del tráfico en las grandes ciudades y se utilizan a menudo en los mercados financieros. la característica de los sistemas multiagente es que hay una gran cantidad de agentes que interactúan y toman decisiones, y el entorno es muy complejo.

mathieu laurière pronunció un discurso de apertura. fuente de la fotografía: fotografía proporcionada por el organizador.

mathieu laurière señaló que el comportamiento y la toma de decisiones de las personas pueden entenderse a través de sistemas multiagente. por ejemplo, la estación de metro está abarrotada y desea comprender el comportamiento de todos en la estación de metro, como qué áreas tienen una mayor densidad de personas, qué áreas tienen una menor densidad y cómo son sus trayectorias de movimiento. a medida que pasa el tiempo, la densidad de la multitud cambiará, lo que significa que su comportamiento cambiará. "queremos comprender los principios detrás de sus cambios en las acciones. en el campo del transporte, podemos utilizar sistemas multiagente para comprender el funcionamiento del transporte".

¿cuál es la conexión entre los sistemas multiagente y la ia generativa? mathieu laurière dijo que para comprender las acciones de las personas, es decir, el comportamiento o la toma de decisiones de un agente, es necesario generar un mapa de distribución del agente, que puede resolver muchos problemas de ia generativa. además, en términos de aprendizaje profundo, la red neuronal profunda se puede parametrizar para que se acerque lo más posible a la situación real y luego los datos se pueden asignar a ella.

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