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...

题干解析 题设给予我们一个数组，要求我们进行判定所给数组能够拆分为两个总和一致的数组。 算法思路 首先大前提，我们必须知道这个数组所有值的总和，记作sum，当且仅当sum是个偶数时我们才可能将数组拆分为两个等和子集。 同时我们转化问题为，在数组中选择一定数量的元素，使这些元素的总和大小为。于是我们将问题转化为0/1背包问题。设定状态值为dp[i][j]表示使用前i个元素能否填满大小为j的背包。 于是我们有状态转移方程：  设定初始值dp[0][0] = true;开始DP计算即可。 同时由于DP过程状态转移方程只涉及i与i-1，因此可进行滚动优化内存。 实现代码 class Solution ...