研究团队的发现还指出，通过改善训练数据的逻辑结构能够显著提升模型的准确性，而单一推理步骤的调整对整体性能的影响则相对微小。这一理论指导为在将来的研究中进一步优化LLM的推理能力提供了重要支持。

在人工智能的不断发展中，提升大语言模型（LLM）的推理能力一直是业内专家面临的艰巨挑战。如果我们把这项技术比作铁路运输，那么传统的L.M.L训练就像是铺设一条漫长而曲折的路，需要大量的数据和时间来实现。然而，最近加州大学伯克利分校的研究团队却为我们带 ...

为了提高性能，新技术使用了多代理辩论（Multiagent Debate）的概念，即：由多个 LLM ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 的发展日新月异。从最初的简单对话系统，到如今能够执行文本生成、语言翻译和代码编写等复杂任务的先进模型，LLM ...

卧槽，来了朋友们，Karpathy 三个半小时 LLM 入门课程，如果想入门了解LLM的话必看这个视频。详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。 预训练：数据、分词、Transformer神经网络的输入输出和内部结构、推理 ...

在AI领域，扩展定律（Scaling Laws）已成为推动技术进步的核心概念。这些定律描述了AI系统的效能如何随着训练资料、模型叁数或运算资源的增加而提升。正如自然界中的物理定律一样，扩展定律为AI的发展提供了可预测的框架，并在近年来成为大型语言模型 ...

据月之暗面官方介绍，新推出的k1.5多模态思考模型实现了SOTA（state-of-the-art，指最佳技术或最高水平模型）级别的多模态推理和通用推理能力。在长思维链模式下，kimi K1.5的数学、代码、多模态推理能力，也达到长思考SOTA模型OpenAI o1正式版水平。

大模型都是通过数据进行训练的，对不懂的人来说，以为大模型的训练过程很神秘。其实不然，作者的观点是：其实就和写教科书一样，有背景、例题和练习题。这篇文章，我们就来学习一下。

而如果直接调用现有LLM的翻译能力（如通过API），一般无需微调（fine-tuning）即可实现翻译功能。但如果需要更高程度的定制化（例如垂直领域翻译 ...

继DeepSeek掀起轩然大波之后，AI圈这两天再次被“震惊”。 近日有媒体报道称，李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员以不到50美元的云计算费用，成功训练出了一个名为s1的人工智能推理模型。

系统化和可重用： 系统化地为用户提供 100 多个核心 算子和 50 多个可重用的数据菜谱和 专用工具套件，旨在解耦于特定的多模态 LLM 数据集和处理管道运行。支持预训练、后训练、英语、中文等场景中的数据分析、清洗和合成。 易用、可扩展： 简洁灵活 ...