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deepseek R1 模型训练全流程：一图胜千言 + o1模型在线深度解读
这样的流程图，自己也能看，但是受限于个人知识的有限性，以及认知处理资源、信息加工带宽的有限性，完全没必要刀耕火种，直接用人脑“硬啃”。
丢给 o1。o1 提供第一版的解读。然后对着 解读和原始图片、原始论文，边读边划线做笔记。
事半功倍。
所谓“人机协同智能”，在阅读高难度内容这件事上，应当多践行，多体会。
deepseek vs o1：深度思考测试案例。
deepseek 在“耍大词”这件事上登峰造极，甚至要超越它的人类老师。 https://t.co/E6P6YA8Ynd
Google presents Evolving Deeper LLM Thinking
Controlling for inference cost, we find that Mind Evolution significantly outperforms other inference strategies such as Best-of-N and Sequential Revision in natural language planning tasks. In the TravelPlanner and Natural Plan benchmarks, Mind Evolution solves more than 98% of the problem instances us... See more
LLMware - 企业级知识增强生成框架
概述: 专注于企业级 RAG 的开源工具链，通过集成 50+ 小型专业化模型和完整的数据处理管道，让企业能快速、安全、高效地构建基于私有知识的 AI 应用
专注小型专业化模型
· 提供了 50 多个经过特定任务微调的小型模型
· 这些模型被优化用于问答、分类、总结和信息提取等企业场景
· 不需要大型 GPU 就能在笔记本电脑上运行
完整的 RAG 工具链
· 提供了从数据接入、组织、索引到查询的全流程工具
· 支持多种数据库选项,从简单的文件数据库(SQLite、ChromaDB)到分布式数据库(MongoDB、Milvus)
· 内置了文档解析、文本分块、向量嵌入等核心功能
易于使用的核心组件
· Model Catalog: 统一的模... See more
从代码实现分析 AI 教学助手系统
概述：通过四位 AI 专家（教授、学术顾问、研究馆员、助教）自动生成完整的学习方案，为用户提供从知识构建到实践演练的一站式学习体验，咱们一起看看代码实现
从设计理念和功能流程上看，这四个 AI 专家形成了一个完整的教学支持链条：
知识构建链：
· Professor (第一环) → 建立基础知识库
· Academic Advisor (第二环) → 基于知识库设计学习路径
· Research Librarian (第三环) → 补充外部学习资源
· Teaching Assistant (最后一环) → 设计实践练习
各司其职但相互补充：
· Professor: 负责"是什么" (What)
· Academic Advisor: 负责"怎么... See more