大语言模型LLM

把平常说的话变成一种逻辑语言（比如一阶逻辑，FOL）是自然语言处理（NLP）里的一个基本难题。这个难题在自动推理、追踪错误信息和验证知识方面有很多用处。

DuckDB 走向分布式？DeepSeek 的 smallpond 涉足大数据DuckDB！降维打击传统大数据领域，搅动中台数据工程风云！ DeepSeek 正在利用 smallpond（一种新的、简单的分布式计算方法）推动 DuckDB 超越其单

以下是我的学习方法比以前快 5 倍的方法： 通过 OpenAI Deep Research 了解新领域 Grok-3 结合思考，针对特定论文进行详细（且快速！）问答 GPT-4.5 提出可能带来新见解的其他问题 真是令人惊奇的东西！

安德鲁·巴托和理查德·萨顿因为搞出了强化学习的理论基础，拿到了2024年A.M.图灵奖。 强化学习是人工智能里好多牛掰突破的关键招数。 在强化学习里，人工智能系统得训练用“奖励”信号来完成任务，这些信号就

今天，我们发布了 QwQ-32B，这是我们全新的推理模型，虽然只有 320 亿个参数，但它能跟顶尖的推理模型，比如 DeepSeek-R1，拼一拼实力。

部署本地大模型的新机型王者？苹果M3 Ultra，80 核 GPU，512GB 内存出世！有了 512GB 内存，一切皆有可能。 这是苹果公司（Apple）网站上关于Mac Studio的定制：产品名称：Mac Studio处理器：

Deepseek 的语言模型即使定价远低于 OpenAI 也能带来巨额利润 中国的人工智能公司DeepSeek最近发布了一些数据，告诉我们人工智能语言模型其实可以赚很多钱，就算价格比OpenAI低很多也没问题。

在本文中，我们探讨了模型上下文协议并使用 Spring AI 实现了其客户端-服务器架构。 首先，我们使用 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型构建了一个简单的聊天机器人作为我们的 MCP 主机。

阿里千问Qwen 发布了 QwQ-32B - 一个在许多基准测试中性能可与 DeepSeek-R1 相媲美的推理模型。然而，人们一直在经历无限的生成、多次重复、 标记问题和微调问题。我们希望本指南能够帮助调试和修复大多数问题！ 如果你

我用 Bartowski 的 Q5 和 Q6 测试了 阿里千问模型QwQ。我没发现 Q6 有什么特别大的优势。  Bartowski 的 Q5 和 Q6 是指量化（quantization）方法或模型版本。量化是一种技术，通过降低模型参数的精度（比如从 3

我们研究了小型开放权重语言模型是否可通过强化学习达到顶尖推理水平。使用GRPO方法和精选参数训练Qwen模型后，性能显著提升，接近前沿水平且成本更低。仅需16个训练示例，性能提升10-15%。我们分享了任务设计、超参数选择和基于torchtune的训练方法，所有资源免费开放。点击标题见原文。

在本文中，我们探讨了如何使用 Spring AI、PGVector 和 Ollama 实现语义搜索。我们比较了两个端点；一个端点对我们的图书目录执行语义搜索，另一个端点使用 Ollama LLM 提供并增强该搜索结果。 搜索是软件中的一个基本概念，旨在从大

连贯的草稿提示让大模型能够用更少的文字更轻松地思考：少些字，多思考。 一种叫“草稿链Chain of Draft”（简称CoD）的新方法，可以帮助人工智能模型用更少的字和更快的速度完成复杂的任务，而且准确度还和以前的方法差

中国的一家大科技公司阿里巴巴，最近推出了一个叫QwQ-32B的新人工智能模型，这个模型据说可以和另一个很厉害的人工智能模型DeepSeek-R1比一比。

我对ChatGPT DeepResearch每月200美元的价格一开始是有点怀疑的，但用下来真的觉得值了。它能在7分钟内给我提供一份逻辑清晰、引用得当的文献综述或带注释的参考文献，这简直太神奇了。 下面简单说说我是怎么用的，也欢迎大家给我建议或反馈。举几个

这篇是讲怎么用一个特别的思路去看衰老，然后试着找到治衰老的办法。 这事儿的关键是得问对问题！保罗·基索：我是个研究抗衰老的人，搞这个好久了，也真看到了一些效果。 我对衰老