本文介绍了名为“通俗讲解专家”的高效学习智能体，该智能体基于 DeepSeek-R1 模型构建，旨在通过生活化例子、概念讲解、简单记法和图示（SVG）四种方式帮助用户快速掌握复杂概念。文章详细描述了“通俗讲解专家”的提示词框架，包括角色定位、技能设定和输出规范，并提供了具体的使用方法。
在Java的JUC包中，提供了一个强大的锁工具ReentrantLock，在多线程编程时，我们会时常用到。而其中的公平锁与非公平锁更是有着独特的魅力和重要的作用。理解公平锁与非公平锁的区别，对于优化程序性能、确保资源的合理分配至关重要。 下面，我们将深入探讨ReentrantLock的公平锁与非公平锁，带你揭开它们的神秘面纱，掌握多线程编程的关键技巧。那么接下来，让我们一起开启这场探索之旅吧！
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享给大家。
近期有几个热点事件，不知道大家关注到没有？ 第一个标志事件，一向挑剔的苹果宣布和阿里合作，一起为国行版 iPhone 提供 AI 技术服务。 第二个标志事件，DeepSeek R1 蒸馏了 6 个模型开源给社区，其中有 4 个来自阿里的 Qwen。 第三个标志事件，阿里云为开发者量身定制的通义灵码插件，也在第一时间集成了 DeepSeek-R1 满血版。 坐我旁边的同事体验了一早上，直言这是他用过最聪明的 AI 编码助手了，还不用充值购买 DeepSeek API 的 tokens，强烈要求我写个手把手的教程，给大家普及一下。 这就来。
大模型和AI毫无疑问是近几年最热的话题和方向。生成式AI在2024年的全球市场规模已经超5000亿美元，预计在2030年前有望为全球经济贡献7万亿美元的价值，中国则有望贡献约2万亿美元。OpenAI作为大语言模型技术的重要推动者，引领了本次技术变革。 在2022年11月上线的ChatGPT引爆全球，影响力度大到国家战略层面，小到改变了个体的工作模式。近两年，为了追赶业界最先进的大模型，国内在大模型行业呈现出“百模大战”的竞争格局，通义千问、DeepSeek和豆包等等。毫无疑问，大模型以“威力之巨大，范围之广泛”的影响力再次掀起了AI的浪潮。未来，AI必然会颠覆性地改变甚至替代某些行业。我也坚信AI取代不了人，但懂AI的人势必更具竞争力。 本文的动机是希望能够帮助小伙伴们对大模型和AI有更深刻的了解。主要包括，了解关键技术革新的前因后果，尤其是本次大模型时代对再次AI的浪潮。正确看待大模型，没有万能的技术和模型，只有了解大模型的优势和弊端，才能知道如何更好地落地应用。同时也了解下目前大模型在各行各业的落地案例及其遇到的问题。
