你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

找寒假实习，薪资没有要求，想学习经验

链接 首先先定义dp[i][j] (表示前i个合并后值为j的最小翻转次数) 我们先计算每一组的差值d[i] 显然,对于每一个已经存在的dp[i][j],对于下一个i也就是dp[i+1],有两种可能 不翻转:dp[i+1][j+d[i]]=dp[i][j] 翻转:dp[i+1][j-d[i]]=dp[i][j]+1 这样相当于遍历所有可能,理论上时间复杂度会非常大,但是由于范围的限制和重叠,时间复杂度也就限制在了O(n²),可以接受 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1005; const int ...