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群体智能（Swarm Intelligence，简称SI）是一种模拟自然界中去中心化、自组织系统集体行为的人工智能概念。它通常由一群简单的个体组成，这些个体通过局部交互和简单的规则来实现复杂的全局行为。群体智能的核心特点包括以下几个方面：
- 去中心化：群体智能系统中没有单一的控制中心，每个个体独立行动，但通过局部交互实现整体的协调。
- 简单规则与局部交互：个体遵循简单的规则，并主要依赖局部信息与其他个体交互，从而减少通信开销和计算复杂度。
- 涌现性：全局智能行为是从个体的局部交互中自然涌现出来的，而不是预先编程的结果。
- 适应性与学习能力：群体智能系统能够根据环境反馈调整行为，增强对动态或不确定环境的适应能力。
群体智能的应用
群体智能在多个领域有广泛的应用，包括但不限于：
- 优化问题：如蚁群算法用于路径规划和资源分配。
- 机器人技术：多机器人系统通过群体智能实现协同任务。
- 分布式计算：通过模仿群体智能的分布式特性，提升系统的鲁棒性和可扩展性。
- 金融与医疗：在隐私保护的前提下，利用群体智能进行分布式数据分析。
研究进展
近年来，群体智能与大语言模型（LLMs）的结合成为研究热点。通过联邦学习技术，大语言模型可以在去中心化的环境中进行训练，从而在保护数据隐私的同时，利用群体智能的分布式特性提升系统的鲁棒性和效率。例如，在社交媒体内容审核、多语言翻译和分布式情感分析等领域，群体智能与大语言模型的结合展现出显著的优势。
群体智能的研究仍在不断推进，其在人工智能领域的应用前景广阔，尤其是在需要去中心化和隐私保护的场景中。
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