Awesome-Slow-Reason-System:深度探索慢思考推理系统的前沿进展与实践
Awesome-Slow-Reason-System介绍了一种慢思考推理系统的前沿进展与实践,涵盖了50多篇最新研究成果,涉及多种技术如MCTS、RL等,并提供复现资源。
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基于层次化强化学习,ReasonFlux 提出一种更高效且通用的大模型推理范式,核心在于结构化的思维模板,结合层次化推理和强可解释性,仅 32B 参数,使用 8 块 NVIDIA A100-PCIE-80GB GPU,能通过自动扩展思维模板提升推理能力。
文章介绍了通过16块H100 GPU在26分钟内训练出低成本语言模型S1K的方法,该模型与OpenAI的o1系列和DeepSeek R1系列性能相当。但实际研究发现,论文核心是基于开源Qwen2.5-32B模型,进行小数据集监督微调,并非直接复制了DeepSeek R1。
文章介绍了如何通过简单的四步提问法使DeepSeek更智能化,并提供了包括请求更详细解释、指出需要修正部分及要求补充细节等实用的提示词技巧。这些技巧有助于用户获得更精准的答案,提升工作效率和创作质量。
MiniCPM-o 2.6 是性能最佳的多模态大模型之一,支持视觉、语音和多模态流式能力达到GPT-4级别,并新增了可配置声音功能及情感/语速/风格控制等新特性。
Sora 视频生成工具发布后遭遇争议,存在人脸识别错误和生成内容不符预期等问题。尽管功能强大,支持文本到视频转换等,但实际使用中存在问题。
文章介绍了如何利用编程工具撰写专业的图文报告,通过实例分析了使用Windsurf等工具进行个性化长文解读的设计方法和流程,包括需求文档设计、用户画像构建、输出内容制作以及后续的可视化处理等内容。