論文DoesReinforcementLearningReallyIncentivizeReasoningCapacityinLLMsBeyondtheBaseModel2504.13837TL;DR:雖然強化學習（RL）訓練的模型在較小的k值（例如，k1）下優(yōu)于其基本模型，但基本模型可以在較大的k值下獲得與RL對應(yīng)物相比的可比甚至更高的passk分數(shù)。進一步分析表明，RL訓練模型生成的推理路徑已經(jīng)包含在基礎(chǔ)模型的抽樣分布中，表明RL訓練模型中表現(xiàn)出的大部分推理能力已經(jīng)由基礎(chǔ)模型獲得。RL訓練通過將模型的輸出...

在學術(shù)寫作中，精準引用與優(yōu)質(zhì)文本生成至關(guān)重要，現(xiàn)有檢索增強生成系統(tǒng)卻難以滿足需求。今天為大家?guī)硪黄芯砍晒榻B，文中提出的ScholarCopilot框架，能訓練大語言模型助力學術(shù)寫作。它表現(xiàn)如何？又有哪些創(chuàng)新？快來一探究竟。參考文獻article{wang2024scholarcopilot,title{ScholarCopilot:TrainingLargeLanguageModelsforAcademicWritingwithAccurateCitations},author{Wang,YuboandMa,XueguangandNie,PingandZeng,Huayea...

一、引言在人工智能領(lǐng)域，代理是一類借助大語言模型（LLM）來決定應(yīng)用程序控制流的系統(tǒng)。隨著開發(fā)的推進，這類系統(tǒng)往往會變得愈發(fā)復雜，給管理和擴展帶來諸多難題。比如，你可能會遭遇以下狀況：工具選擇困境：代理可調(diào)用的工具繁多，導致在決策下一步使用哪個工具時表現(xiàn)欠佳。上下文管理難題：上下文信息過于繁雜，單個代理難以有效追蹤和處理。專業(yè)領(lǐng)域需求多樣：系統(tǒng)內(nèi)需要涵蓋多個專業(yè)領(lǐng)域，像規(guī)劃師、研究員、數(shù)學專家等角...

在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中，存在著一個矛盾現(xiàn)象：企業(yè)一方面要應(yīng)對信息過載的問題，另一方面又試圖從海量信息中提取有意義的見解以推動行動，這構(gòu)成了雙重挑戰(zhàn)。存儲在技術(shù)報告、產(chǎn)品文檔、合同和演示文稿幻燈片中的大量商業(yè)知識，都以非結(jié)構(gòu)化格式存在，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)難以對其進行解讀。包含文本、圖表、圖形和圖像的文檔蘊含著有關(guān)業(yè)務(wù)流程和決策系統(tǒng)的重要商業(yè)情報，但這些情報大多未被充分利用。想要利用機構(gòu)知識的...

強化學習代表了我們對人工智能思考方式的深刻轉(zhuǎn)變——從僅僅識別模式的系統(tǒng)，轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^交互學習并通過經(jīng)驗改進的智能體。正如我們將在本系列中看到的，這種范式正在推動當今一些最令人印象深刻的人工智能成就，并開辟機器學習研究的新前沿。強化學習的基礎(chǔ)擊敗圍棋世界冠軍的算法可不只是按程序設(shè)定運行，它還會學習。在復雜城市環(huán)境中自動駕駛的汽車，并非遵循著明確指令，而是在不斷適應(yīng)。重塑我們數(shù)字體驗的突破性語言模型...

在之前的Agent系列文章中，我們?nèi)娼榻B了AI智能體，探討了它們的特征、組成部分、發(fā)展歷程、面臨的挑戰(zhàn)以及未來的可能性。在這篇文章中，我們將深入探索如何使用Python從零開始構(gòu)建一個智能體。這個智能體將具備根據(jù)用戶輸入做出決策、選擇合適工具并相應(yīng)執(zhí)行任務(wù)的能力?，F(xiàn)在，就讓我們開啟這個有趣的構(gòu)建之旅吧！一、什么是智能體？智能體是一種能夠感知其所處環(huán)境、做出決策并采取行動以實現(xiàn)特定目標的自主實體。智能體的復...

知識蒸餾通過創(chuàng)建更小、更快、更易于部署的模型，釋放了大語言模型（LLM）在實際應(yīng)用中的潛力。本文提供了知識蒸餾的全面指南，涵蓋視覺、自然語言處理（NLP）和語音領(lǐng)域中的算法、架構(gòu)和應(yīng)用。大規(guī)模機器學習和深度學習模型越來越普遍。例如，據(jù)報道，GPT4o有超過2000億個參數(shù)。然而，雖然訓練大型模型有助于提升最先進的性能，但部署這種龐大的模型，尤其是在邊緣設(shè)備上，并非易事。此外，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學建模工作側(cè)重于訓練單...

主流RAG框架可以分為以下五個主要的進化方向：成本控制型（適合初創(chuàng)公司）、實時互動型（適用于財經(jīng)新聞場景）、域?qū)＜翌愋?、認知增強型、安全與合規(guī)類型。接下來，讓我們詳細了解一下這25種RAG變體。一、標準RAG一個基本的RAG系統(tǒng)由檢索模塊和生成模塊組成。系統(tǒng)會對查詢進行編碼，檢索相關(guān)的文檔塊，然后為基于transformer的LLM構(gòu)建豐富的提示。查詢編碼器：使用預訓練的轉(zhuǎn)換器（例如DPR）生成密集的查詢嵌入。代碼實現(xiàn)如下：...

在本文中，我們將深入探索DeepSeekR1背后的前沿進展與創(chuàng)新方法。這一成果作為提升大語言模型（LLMs）推理能力的卓越方案，融合了強化學習（RL）等前沿技術(shù)，不僅革新了模型訓練范式，還為行業(yè)發(fā)展開辟了新方向。接下來，讓我們一同揭開DeepSeekR1的神秘面紗，探尋其引領(lǐng)AI推理領(lǐng)域變革的核心力量。來源：DeepSeekAI隨著強化學習（RL）技術(shù)的興起，提升大語言模型（LLM）推理能力的探索取得了重大突破。本文將深入剖析DeepSeekZe...

在之前對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNNs）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTMs）的深入探討中，我們了解了它們在處理序列數(shù)據(jù)方面的強大能力以及應(yīng)對挑戰(zhàn)的獨特方式。接下來，我們將聚焦于另一種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——門控循環(huán)單元（GRUs），它在解決標準RNN面臨的問題上展現(xiàn)出了獨特的優(yōu)勢。12.門控循環(huán)單元（GRUs）門控循環(huán)單元（GRU）由Cho等人在2014年提出，旨在解決標準循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）面臨的梯度消失問題。GRU與長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）有許...

相似性搜索為何重要？人工智能和機器學習的興起，催生了大量高維數(shù)據(jù)表示形式，即嵌入（embeddings），它們捕捉數(shù)據(jù)點之間的復雜關(guān)系，助力強大的分析與理解。然而，在大型數(shù)據(jù)集中查找相似嵌入是一項計算密集型任務(wù)。相似性搜索在檢索增強生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）領(lǐng)域引發(fā)了變革。RAG將傳統(tǒng)信息檢索與語言模型相結(jié)合，通過利用相似性搜索查找相關(guān)文檔，使模型能訪問更廣泛的知識庫，生成更具信息量和上下文...