R1-GRPO强化范式用在KG抽取的粗暴实现：兼看RAG、推理加速等相关进展
今日文章介绍了R1和知识图谱结合的粗暴实现以及强化学习在知识图谱信息抽取中的进展。具体包括开源复现DeepSeek R1的文本到图谱抽取训练方案，并回顾了昨日技术社区的进展，涉及RAG webui、推理框架KTransformers等。
老刘说NLP
再看增强大模型推理能力的四种范式及蒸馏微调范式具体实现
文章介绍了增强大模型推理能力的四种范式，并探讨了使用蒸馏微调方式进行数据集和工具的选择。强调了监督微调（SFT）加上强化学习（RL）的重要性，同时提到了不同蒸馏方法及其应用。
落地角度看think推理类大模型的技术优缺点及潜在风险：老刘说NLP技术社区第37讲精彩回顾
今天是2025年02月08日，星期六。老刘在NLP技术社区分享了关于Deepseek R1类推理大模型的习得过程、认知误区、场景机会及技术风险等内容，强调需从落地角度看问题，并提醒避免空谈和偏见。
KG+LLM+RAG+文档智能技术及落地：老刘说NLP技术社区对外纳新
老刘说NLP技术社区自建立以来围绕大模型、知识图谱、RAG和文档智能等主题发布每日早报、线上交流活动分享、专题报告等内容，欢迎加入。
推理类大模型的习得过程、认知误区、场景机会及技术风险
今天是2025年02月07日，星期五。老刘说NLP技术社区第27讲线上交流围绕Deepseek R1类推理大模型的习得过程、认知误区展开讨论，分享场景机会及技术风险。
DeepSeek推理快的支撑逻辑及知识图谱OneGraph等思考
2025年02月06日，星期四，大年初九，北京天气晴。Deepseek-R1近期引发广泛关注，摘要回顾了其蒸馏、推理速度等话题，并探讨知识图谱进展及RAG中Deepthink的使用思考。
