Marco-o1 YouTube视频介绍：https://youtu.be/R1w145jU9f8一、什么是阿里巴巴的 Marco-o1？例如：想象一下 Marco-o1 是一个超级聪明的问题解决者。大多数模型（如数学、物理或编码）都擅长具有固定答案的问题，例如“什么是 2+2”或“如何修复此代码？这些都很简单，因为我们知道它们什么时候是对的，什么时候是错的。但 Marco-o1 不止于此。它还试

了解RAG应用常见的4个任务级别及其技术应对

对于很多人来说，写学术论文确实是一个让很多人感到无从下手的任务。学术写作就像是一场探险，你手中握着的是一张张文献地图，而你的目标是找到一条通往知识宝藏的路径。在这个过程中，你可能会迷失方向，不知道从哪里开始。 是先确定研究问题，还是先阅读大量文献？是先搭建论文框架，还是先收集数据？ 这些问题像是一团乱麻，让人摸不着头脑。科研者的科研之路确实是困难重重的， 论文一次次被拒，自己找不到方法，也没人指导

在本文中，我们将深入探讨使用 Python 微调 DeepSeek R1模型的过程。一、先决条件：unsloth：可以使 Llama-3、Mistral、Phi-4 和 Gemma 等大型语言模型的微调速度提高了 2 倍，使用的内存减少70%，关键是准确性没有降低！torch：使用 PyTorch 进行深度学习的基本构建块，它提供了一个强大的张量库，类似于 NumPy，但它具有 GPU 加速的额外

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DeepSeek-R1 模型训练流程代码示例讲解

摘要引言（1）硬件对齐的推理加速 ：将理论计算减少转化为实际速度提升，需要在预填充和解码阶段进行硬件友好的算法设计，以缓解内存访问和硬件调度瓶颈； （2）训练感知的算法设计 ：通过可训练的操作符实现端到端计算，以减少训练成本，同时保持模型性能。这些要求对于实际应用实现快速长文本推理或训练至关重要。在考虑这两个方面时，现有方法仍存在明显差距。2.1. 高效推理的幻象阶段限制的稀疏性：例如 H2O（Z

高执行力是真的能吃到发文红利！DeepSeek官宣开源，说干就干的科研人已经抓住DeepSeek风口发表SCI了！来自意大利的一个研究团队， 通过De epSeek模型在中科院1区6.5分的Resuscitation期刊上，发表了一篇Letter，投稿1天就接收了！图源：Resuscitation期刊在用deepseek写论文的过程中，如果你也遇到了以下的问题：不知道论文怎么写，选题、写作毫无思路

马斯克号称【聪明得吓人】的Grok-3来袭，真的是“地表最强”？

本文翻译自： https://medium.com/@florian_algo/s1-explained-can-a-50-llm-rival-deepseek-r1-dc4b30c87837一、s1 真的匹配甚至超越 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 吗？图 1： s1-32B 是一个开放且样本高效的推理模型。如图 1 所示，s1 没有超过 o1 甚至 o1-mini。二、那么 s

在设计和训练 Kimi k1.5 的过程中，研究团队做了不少创新：长上下文扩展团队把强化学习的上下文窗口扩展到了 128k。简单来说，就是模型在处理信息时能 “看” 到更长的文本内容。而且，他们还使用了部分滚动（partial rollouts）技术，避免从头生成新轨迹的高成本，提升了训练效率。研究发现，上下文长度是强化学习与大语言模型结合发展的关键因素。 2. 改进策略优化研究人员推导出了基于长

论文题目：《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》论文地址 ：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf以下是论文的翻译内容：摘要第一章 引言1.1 贡献后训练：大规模强化学习在

一、DeepSeek官网 ：https://www.deepseek.com/DeepSeek-R1论文链接 ：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdfDeepSeek-R1新闻发布 ：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120DeepSeek

中国科学院人才交流开发中心主办“人工智能大模型赋能科学研究效能提升与创新实战高级研修班”，旨在通过系统化的培训，使教师掌握最先进的人工智能技术及其应用场景，特别是在科研和教学中的应用。同时，课程还特别强调实际操作能力和创新能力的培养，通过 案例分析和实战演练 ，确保教师能够将所学知识应用于日常工作中，进而推动整个教育体系向更加智能化、个性化的方向发展。2024年成功举办10期，参加培训人员达200

360-LLaMA-Factory多模态RAG-VideoRAG实现思路

一、必备条件：python语言Neo4j数据库python库： neo4j、llmsherpa、glob、dotenv二、代码：三、代码解释3.1 设置导入Neo4j环境变量设置 Neo4j唯一key3.2 初始化Neo4j建立与 Neo4j 的连接并创建必要的约束以确保数据完整性。3.3 提取文档内容抽取PDFsection、块和表格数据使用 Cypher 查询在 Neo4j 图形中创建和链接节

一、Pydantic、GenAI 中的 Pydantic、PydanticAI对比1.1 Pydantic1.2 Pydantic in GenAI1.3 PydanticAI二、为什么是PydanticAI****名称是一个字符串；年龄是一个数字；电子邮件的格式有效；从以下示例可以看出 Pydantic 是如何简化此操作：三、PydanticAI特点开发团队 ：由Pydantic背后的团队构建（

一、传统RAG接收查询：系统接收用户查询或提示；检索信息： 通常使用矢量搜索引擎从知识库中检索相关信息；生成响应： 检索到的信息与用户查询相结合，并发送到 LLM 以生成响应。此方法对于简单的问答任务非常有效，其中相关信息在知识库中很容易获得。但是，它难以处理需要多步推理或使用外部工具的复杂查询。二、Agentic RAG分析用户查询并规划检索策略；利用各种工具，例如矢量搜索引擎、网络搜索、计算器

官方博客 ：https://qwenlm.github.io/blog/qvq-72b-previewHuggingFace地址 ：https://huggingface.co/collections/Qwen/qvq-676448c820912236342b9888ModelScope地址 ：https://modelscope.cn/models/Qwen/QVQ-72B-PreviewKag

一、DeepSeek-V3 的核心亮点1.1 高效的架构设计DeepSeek-V3 采用了 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中已经得到了充分验证。MLA 通过低秩压缩技术减少了推理时的 Key-Value 缓存，显著提升了推理效率。DeepSeekMoE 则通过细粒度的专家分配和共享专家机制，