“ 一句话先答:它是一套完全开源、可自托管的“AI 长期记忆引擎”,让大模型像人类一样拥有可解释、可追踪、会遗忘、会反思的持久记忆,而不仅仅是 8 K 上下文的“金鱼脑”。 ” 本文欲回答的核心问题 …
核心问题:有没有一种“开箱即用”的方案,让单机 8B 模型就能独立完成从脏数据到可打印 PDF 报告的全部工作,而无需人类中途写一行代码? 答案是“有”。中国人民大学数据工程与知识工程团队开源的 De …
应用截图 一、为什么要做虚假新闻检测? 你有没有刷新闻时遇到过这种情况: 一条新闻看起来很震撼,但心里总觉得哪里怪怪的; 想去核实一下,却发现查找证据很麻烦,最后只能不了了之; 等过几天,才发现原来它 …
MIT革命性方法让AI规划能力提升64倍,准确率高达94%! 用逻辑思维链和外部验证,MIT研究人员教会了语言模型如何一步步严谨思考。 一直以来,大语言模型(LLM)在生成多步计划方面表现糟糕——它们 …
带你读懂 2025 年 9 月最新论文《Metacognitive Reuse》的核心思想与落地价值。 一、先抛 3 个你可能关心的问题 问题 一句话答案 这篇研究到底解决了什么? 让大模型不再“逢题 …
Revolutionizing Reinforcement Learning for Diffusion Language Models: Introducing TraceRL and TraDo …
I. 摘要与概述 LongCat-Flash-Thinking 是一个高效的开源大型推理模型,由美团 LongCat 团队开发。它总参数量达到 5600 亿,但平均激活参数仅为 270 亿,这得益于创 …
Klear-46B-A2.5B:高效能混合专家模型详解 一、模型核心特性解析 1. 混合专家架构创新 Klear-46B-A2.5B采用独特的混合专家(MoE)架构,在保持460亿总参数规模的同时,通 …
ParaThinker:原生并行思考——大语言模型推理能力的新突破 本文欲回答的核心问题 大语言模型在提升推理能力时,为何会遇到性能瓶颈?如何通过新的计算范式突破这一限制?ParaThinker作为一 …
大型语言模型中的解决方案聚合:多数投票并非总是正确 大家好,如果你对大型语言模型(LLM)感兴趣,想知道如何让它们在解决复杂问题时更聪明一些,那你来对地方了。最近我一直在思考这个问题,特别是通过生成多 …
为什么强化学习微调“忘性”更小?一篇说透 RL’s Razor 原理与实战 核心问题:同样把模型微调到一个新任务,为什么强化学习(RL)比监督微调(SFT)更能保住老本? 一句话答案:RL …
Hermes 4 14B:更强大、更易用的开源大语言模型 在人工智能迅猛发展的今天,大语言模型(LLM)已成为推动技术进步的核心力量。无论是进行复杂的逻辑推理,还是辅助日常的创意写作,一个能力强、易操 …
摘要 本文深入解析了 inclusionAI 团队最新发布的 Ring-mini-2.0 模型——一个基于 Ling 2.0 架构深度优化的高性能混合专家模型(MoE)。该模型仅使用 16B 总参数和 …
在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLM)正在逐步改变我们获取和处理信息的方式。然而,面对复杂、开放且需要多步推理的深度信息搜索任务时,传统模型往往显得力不从心。针对这一挑战,Tongyi La …
对话式导读 “有没有可能用一张家用显卡,跑出 GPT-4 级别的数学题?” ——有。MBZUAI 最新开源的 K2-Think 只用 32B 参数,就在 AIME 2024/2025、HMMT25、O …
在开发AI系统时,为LLM代理提供合适的工具可以大大提升它们处理真实任务的能力。这些工具不像传统的软件函数那样固定,而是需要适应代理的非确定性行为。今天,我们来聊聊如何设计和优化这些工具,让它们真正发 …
百度ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking:高效MoE架构引领AI推理模型新趋势 关键词:ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking、百度AI、MoE模型、深度推理、长上下文、 …
大模型基准测试的最新进展:从静态到动态评估 图片来源:项目原始文件 本文要回答的核心问题 在大语言模型(LLM)的快速发展背景下,为什么数据污染(data contamination)成为亟需解决的问 …
开始使用 spaCy:Python 中高级自然语言处理的实用指南 你有没有想过,计算机是如何理解和处理人类语言的?如果你在 Python 中处理文本数据,spaCy 可能就是你一直在寻找的工具。它是一 …
探索 RegressLM:文本到文本回归的实用指南 你有没有想过,如何从杂乱无章的非结构化文本数据中预测数值结果,而不必陷入复杂的特征工程?这就是 RegressLM 的用武之地。这个库 …