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[原]LLMs之Prover：《DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning 相比之下，诸如 Lean（Moura 和 Ullrich，2021 年）、Isabelle（Paulson，1994 年）和 Coq（Barras 等人，1999 年）这样的证明助手则基于严格的逻辑基础运行，其中每一步证明都必须明确构建并经过形式验证。在形式化定理证明中，子目标通常是有助于证明更大定理的中间命题或引理（Zhao 等人，2023 年，2024 年）。 阅2 转0 评0 公众公开 25-06-02 08:51 |
Github地址：GitHub - browser-use/workflow-use: ??Create and run workflows (RPA 2.0) 1、Workflow Use的特点。asyncio.run(workflow.run_as_tool("I want to search for ''workflow use''")) 启动 GUI： 推荐方式（使用 CLI 命令）：Workflow Use 快速填写表单: 项目提供了演示视频，展示了 Workflow Use 快速填... 阅12 转0 评0 公众公开 25-05-31 08:51 |
●领域特定强化学习训练（Domain-Specific Reinforcement Learning Training）：在合并后的模型上，利用领域特定数据（如数学、代码和社交对话）进行强化学习强度。我们提出了一种三阶段配方：（1）将模型分别对齐到每个元能力；（2）通过参数空间整合将它们合并；并且（3）使用特定领域的强化学习进行微调。 阅8 转0 评0 公众公开 25-05-26 00:48 |
多层记忆（Multi-Level Memory）：预留用户、会话和代理状态，实现自适应的个性化。通过pip安装SDK：pip install mem0ai 通过npm安装SDK：npm install mem0ai 2、基本用法（基本用法）客户支持（Customer Support）：回忆过去的工单和用户历史，提供定制定制的帮助。CrewAI 集成：使用 Mem0 定制 CrewAI 输出（示例） 阅49 转0 评0 公众公开 25-05-25 23:48 |
from torch.distributed.tensor import DTensor ImportError: cannot import name ''DTensor'' from ''torch.distributed.tensor'' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/distributed/tensor/__init__.py) 解决思路。# 确认 PyTorch 版本（推荐 >= 2.1）print(torch.version.cuda) ??????# PyTo... 阅134 转0 评0 公众公开 25-05-25 23:48 |
导读：2025年5月13日，该报告基于 Poe 平台的用户数据，分析了 2025 年春季人工智能模型的使用趋势。Poe 平台通过分析用户数据，旨在提供对快速发展的人工智能模型使用趋势的洞察，涵盖文本、推理、图像、视频和音频等多个领域。通用文本模型领域竞争激烈，OpenAI 和谷歌的新模型迅速获得市场份额，而 Anthropic 和 DeepSeek 的模型则面临份额... 阅14 转0 评0 公众公开 25-05-18 23:45 |
AI：OpenAI论坛分享—《AI重塑未来：技术、经济与战略》各小组讨论涵盖了 AI 对教育、经济、企业和决策的广泛影响，强调了 AI 的潜力，以及实现这些潜力所面临的挑战和机遇。预训练范式：通过收集大量文本数据（如互联网的大部分内容）来训练 AI 模型，使其能够预测序列中的下一个词。AI 的发展与地缘政治密切相关，OpenAI 需要在追求其使命的... 阅1 转0 评0 公众公开 25-05-18 23:45 |
ChatGPT：OpenAI Codex—一款基于云的软件工程 AI 代理，赋能 ChatGPT，革新软件开发模式。导读：2025年5月16日，OpenAI 发布了 Codex，一个基于云的软件工程 AI 代理，它集成在 ChatGPT 中，旨在协助软件开发者并改变软件开发的方式。Codex 由 codex-1 提供支持，codex-1 是 OpenAI 的 o3 优化版本，专门用于软件工程。 阅14 转0 评0 公众公开 25-05-18 11:45 |
[原]LLMs之Benchmark：《BrowseComp-ZH: Benchmarking Web Browsing Ability of Large Language Models in Chinese 尽管越来越多的研究（Li 等人，2023a；Fernandez-Pichel 等人，2024；Fan 等人，2024；Vu 等人，2023；Lai 等人，2025；He 等人，2024；Lai 等人，2024；Xiong 等人，2024）表明网络浏览极大地提高了 LLM 在下游任务中的表现，但令人惊讶的是，对浏览能力本身的直接评估却很少。 阅28 转0 评0 公众公开 25-05-12 08:42 |
LLMs之MCP：2025年5月2日，Anthropic 宣布 Claude 重大更新：集成功能上线，研究能力大幅提升。Integrations 功能通过 MCP 协议的扩展，实现了 Claude 与各种应用程序和服务的无缝连接，极大地扩展了 Claude 的功能和应用场景，使其能够更深入地理解上下文，并成为更有效的协作工具。集成示例: 文章列举了几个集成示例，说明了这些集成如何扩展... 阅6 转0 评0 公众公开 25-05-12 00:42 |
