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Qwen2.5-7B-Instruct

Deepresearch核心技术:如何通过强化学习增强推理大模型搜索规划及反馈能力?

2025年4月5日14时 作者 老刘说NLP

复现和应用越来越多,也对大模型的规划能力有了越来越多的要求。
假设大模型能力很强,我们可以使用
Co

分类 大模型 标签 F1分数、 GRPO算法、 Instruct-GPT、 Qwen2.5-7B-Instruct、 强化学习、 老刘 发表评论

Fin-R1:通过强化学习驱动的金融推理大模型

2025年3月23日8时 作者 PyTorch研习社

张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组(SUFE-AIFLM-Lab)联合财跃星辰研发并开源发布。

分类 分享 标签 Fin-R1、 Qwen2.5-7B-Instruct、 全功能金融语言模型、 多轮交互、 强化学习、 微调训练 发表评论

无需训练,100%完美检索!LLM练出「火眼金睛」,InfiniRetri超长文本一针见血

2025年3月16日23时 作者 新智元

,在检索任务「大海捞针」(Needle-in-a-Haystack)测试中,新方法InfiniRet

分类 资讯 标签 LongBench实验验证、 Qwen2.5-7B-Instruct、 分段滑动窗口机制、 您的总结、 论文、 预测与检索的关系 发表评论

引入长思维链!微信基于阿里千问大模型搞出个翻译版o1

2024年12月26日18时 作者 机器之心

机器之心报道
编辑:蛋酱、陈陈
最近,类 o1 模型的出现,验证了长思维链 (CoT) 在数学和编码

分类 学术、 资讯 标签 CometScore、 DRT-o1-7B、 O1 类 CoT 数据、 Qwen2.5-7B-Instruct、 机器翻译、 长思考过程 发表评论

清华团队提出HiAR-ICL:基于蒙特卡洛树搜索的全新上下文学习推理范式

2024年12月5日20时 作者 PaperWeekly

结论写在前面(太长不看版)
HiAR-ICL 通过引入高级推理模式到上下文学习(In-context

分类 大模型、 学术 标签 HiAR-ICL、 Llama3-8B-Instruct、 MATH基准、 Qwen2.5-7B-Instruct、 树搜索方法、 模型性能提升 发表评论

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