6月18日凌晨，微軟研究院發布三篇突破性論文，正式公開rStarMath、LIPS、CPL三大算法，直擊大語言模型（LLM）的核心痛點——數學推理與邏輯鏈能力不足。這些算法不僅適用于百億參數大模型，也能顯著提升小模型的推理性能，被業界稱為“推理增強三件套”。一、rStarMath：用蒙特卡洛樹搜索實現“深度思考”核心思想：將蒙特卡洛樹搜索（MCTS）與代碼驗證結合，讓大模型像人類一樣“反復推演再下結論”。技術亮點：代碼增強的思維...

在人工智能從單一模型走向復雜協作的時代，多代理系統（MAS）正成為破解高難度任務的關鍵鑰匙。本文聚焦從理論到代碼的全流程實踐，深度解析如何通過模塊化設計讓多個智能體協同完成復雜目標。你將學會：三大核心組件（模型選型、工具集成、指令配置）如何支撐代理邏輯；兩種經典架構模式（Supervisor集中管理與Swarm分布式協作）的適用場景與代碼實現；消息流轉、層級管理、流式輸出等工程化細節的落地技巧；隱藏挑戰與行業標...

了解位置編碼背后的數學原理和直覺Transformer是一種深度學習架構，它利用注意力機制來學習數據元素之間的關系。它由一個編碼器和一個解碼器組成，與傳統的循環神經網絡（RNN）或卷積神經網絡（CNN）不同，它可以并行處理輸入序列，而不依賴于順序處理。Transformer模型的一個重要組成部分是位置編碼。這種方法能夠將位置信息添加到詞嵌入中，使模型能夠理解序列中單詞的順序。這一點至關重要，因為默認情況下，Transformer是并...

Qwen3TechnicalReport本文介紹了最新的Qwen模型家族——Qwen3，它是一個大型語言模型系列，旨在提高性能、效率和多語言能力。該系列包括密集架構和混合專家（MoE）架構的模型，參數規模從0.6到235億不等。Qwen3的創新之處在于將思考模式（用于復雜、多步推理）和非思考模式（用于快速、基于上下文的響應）整合到一個統一框架中，消除了切換不同模型的需求，并可以根據用戶查詢或聊天模板動態切換模式。此外，Qwen3引入了思考預...

本文介紹了一種新的統一多模態鏈式思維獎勵模型，該模型通過強化微調方法實現了對復雜推理過程的學習和激勵。傳統的獎勵模型通常只能提供直接響應或淺層推理，而新提出的模型能夠進行多層次、逐步的長鏈推理，從而提高了獎勵信號的準確性和可靠性。該模型采用了探索驅動的強化微調方法，首先利用小規模圖像生成偏好數據來學習GPT4o的推理過程，并將其用于模型的冷啟動；然后利用模型的先驗知識和泛化能力，準備大規模的統一多模...

論文DoesReinforcementLearningReallyIncentivizeReasoningCapacityinLLMsBeyondtheBaseModel2504.13837TL;DR:雖然強化學習（RL）訓練的模型在較小的k值（例如，k1）下優于其基本模型，但基本模型可以在較大的k值下獲得與RL對應物相比的可比甚至更高的passk分數。進一步分析表明，RL訓練模型生成的推理路徑已經包含在基礎模型的抽樣分布中，表明RL訓練模型中表現出的大部分推理能力已經由基礎模型獲得。RL訓練通過將模型的輸出...

在學術寫作中，精準引用與優質文本生成至關重要，現有檢索增強生成系統卻難以滿足需求。今天為大家帶來一篇研究成果介紹，文中提出的ScholarCopilot框架，能訓練大語言模型助力學術寫作。它表現如何？又有哪些創新？快來一探究竟。參考文獻article{wang2024scholarcopilot,title{ScholarCopilot:TrainingLargeLanguageModelsforAcademicWritingwithAccurateCitations},author{Wang,YuboandMa,XueguangandNie,PingandZeng,Huayea...

一、引言在人工智能領域，代理是一類借助大語言模型（LLM）來決定應用程序控制流的系統。隨著開發的推進，這類系統往往會變得愈發復雜，給管理和擴展帶來諸多難題。比如，你可能會遭遇以下狀況：工具選擇困境：代理可調用的工具繁多，導致在決策下一步使用哪個工具時表現欠佳。上下文管理難題：上下文信息過于繁雜，單個代理難以有效追蹤和處理。專業領域需求多樣：系統內需要涵蓋多個專業領域，像規劃師、研究員、數學專家等角...

在當今數據驅動的商業環境中，存在著一個矛盾現象：企業一方面要應對信息過載的問題，另一方面又試圖從海量信息中提取有意義的見解以推動行動，這構成了雙重挑戰。存儲在技術報告、產品文檔、合同和演示文稿幻燈片中的大量商業知識，都以非結構化格式存在，傳統的數據分析系統難以對其進行解讀。包含文本、圖表、圖形和圖像的文檔蘊含著有關業務流程和決策系統的重要商業情報，但這些情報大多未被充分利用。想要利用機構知識的...

強化學習代表了我們對人工智能思考方式的深刻轉變——從僅僅識別模式的系統，轉變為通過交互學習并通過經驗改進的智能體。正如我們將在本系列中看到的，這種范式正在推動當今一些最令人印象深刻的人工智能成就，并開辟機器學習研究的新前沿。強化學習的基礎擊敗圍棋世界冠軍的算法可不只是按程序設定運行，它還會學習。在復雜城市環境中自動駕駛的汽車，并非遵循著明確指令，而是在不斷適應。重塑我們數字體驗的突破性語言模型...

在之前的Agent系列文章中，我們全面介紹了AI智能體，探討了它們的特征、組成部分、發展歷程、面臨的挑戰以及未來的可能性。在這篇文章中，我們將深入探索如何使用Python從零開始構建一個智能體。這個智能體將具備根據用戶輸入做出決策、選擇合適工具并相應執行任務的能力。現在，就讓我們開啟這個有趣的構建之旅吧！一、什么是智能體？智能體是一種能夠感知其所處環境、做出決策并采取行動以實現特定目標的自主實體。智能體的復...

知識蒸餾通過創建更小、更快、更易于部署的模型，釋放了大語言模型（LLM）在實際應用中的潛力。本文提供了知識蒸餾的全面指南，涵蓋視覺、自然語言處理（NLP）和語音領域中的算法、架構和應用。大規模機器學習和深度學習模型越來越普遍。例如，據報道，GPT4o有超過2000億個參數。然而，雖然訓練大型模型有助于提升最先進的性能，但部署這種龐大的模型，尤其是在邊緣設備上，并非易事。此外，大多數數據科學建模工作側重于訓練單...

主流RAG框架可以分為以下五個主要的進化方向：成本控制型（適合初創公司）、實時互動型（適用于財經新聞場景）、域專家類型、認知增強型、安全與合規類型。接下來，讓我們詳細了解一下這25種RAG變體。一、標準RAG一個基本的RAG系統由檢索模塊和生成模塊組成。系統會對查詢進行編碼，檢索相關的文檔塊，然后為基于transformer的LLM構建豐富的提示。查詢編碼器：使用預訓練的轉換器（例如DPR）生成密集的查詢嵌入。代碼實現如下：...

在本文中，我們將深入探索DeepSeekR1背后的前沿進展與創新方法。這一成果作為提升大語言模型（LLMs）推理能力的卓越方案，融合了強化學習（RL）等前沿技術，不僅革新了模型訓練范式，還為行業發展開辟了新方向。接下來，讓我們一同揭開DeepSeekR1的神秘面紗，探尋其引領AI推理領域變革的核心力量。來源：DeepSeekAI隨著強化學習（RL）技術的興起，提升大語言模型（LLM）推理能力的探索取得了重大突破。本文將深入剖析DeepSeekZe...

在之前對循環神經網絡（RNNs）和長短期記憶網絡（LSTMs）的深入探討中，我們了解了它們在處理序列數據方面的強大能力以及應對挑戰的獨特方式。接下來，我們將聚焦于另一種重要的神經網絡架構——門控循環單元（GRUs），它在解決標準RNN面臨的問題上展現出了獨特的優勢。12.門控循環單元（GRUs）門控循環單元（GRU）由Cho等人在2014年提出，旨在解決標準循環神經網絡（RNN）面臨的梯度消失問題。GRU與長短期記憶網絡（LSTM）有許...

相似性搜索為何重要？人工智能和機器學習的興起，催生了大量高維數據表示形式，即嵌入（embeddings），它們捕捉數據點之間的復雜關系，助力強大的分析與理解。然而，在大型數據集中查找相似嵌入是一項計算密集型任務。相似性搜索在檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）領域引發了變革。RAG將傳統信息檢索與語言模型相結合，通過利用相似性搜索查找相關文檔，使模型能訪問更廣泛的知識庫，生成更具信息量和上下文...