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最新推荐文章于 2025-08-22 18:09:03 发布
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Embodied-Reasoner：重新定义具身智能的多模态推理引擎
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
04-24 233
Embodied-Reasoner通过深度融合多模态推理、动态规划与自修正机制，重新定义了具身智能的边界。其在复杂任务中的表现不仅超越了现有模型，更为工业机器人、家庭服务和虚拟助手等领域提供了可落地的解决方案。随着技术的迭代与生态的完善，我们期待这一模型能加速具身智能从实验室走向现实生活，最终实现“机器人像人类一样思考与行动”的愿景。模型，为这一领域带来了突破性进展。该模型通过整合视觉搜索、深度推理与动态规划能力，显著提升了具身任务的执行效率与成功率，甚至超越了OpenAI的o1和GPT-4o等先进模型。
Meta-Reasoner: Dynamic Guidance for Optimized Inference-time Reasoning in Large Language Models
c_cpp_csharp的专栏
03-05 499
大语言模型（LLMs）越来越依赖冗长的推理链来解决复杂任务。然而，这种试错方法往往会导致高昂的计算成本和错误传播，早期的错误可能会使后续步骤偏离正轨。为解决这些问题，我们引入了Meta-Reasoner框架，它通过让大语言模型 “思考如何思考” 来动态优化推理时的推理过程。受人类元认知和双过程理论的启发，Meta-Reasoner就像一个战略顾问，将高级指导与逐步生成过程分离。
AI大模型的区别
shenlan0218的博客
08-02 3044
大模型在测试用例生成中的差异分析：以DeepSeek-Chat和DeepSeek-Reasoner为例 【摘要】通过对比DeepSeek-Chat和DeepSeek-Reasoner在测试用例生成中的表现，发现两者存在显著差异。DeepSeek-Chat擅长直接覆盖需求点，但缺乏推理过程；而DeepSeek-Reasoner能展示完整的思考路径，包括边界分析、异常场景识别和用例整合。前者适合简单问答，后者更适合需要逻辑推理的复杂任务。技术实现上，DeepSeek-Reasoner训练数据更侧重数理逻辑，成本
WPS的AI助手进化跟踪(灵犀+插件)
QzmAIoT
02-16 4541
WPS也有内置的AI，叫灵犀，之前应是自已的LLM模型，只能说是属于“能用，有好过无”，所以我一直在找能否在WPS上用上其他的LLM大语言模型，比如目前最火的DeepSeek，结论是：安装OfficeAI助手，就能在WPS上用上其他的LLM了。2025-2-17号，发现WPS灵犀AI的底座LLM已明确显示是DS R1了。1. 核心区别模型功能定位技术特点通用对话与交互面向自然语言对话场景，擅长生成流畅、连贯的文本回复，支持多轮对话和日常交流。逻辑推理与复杂问题解决。
【2025重磅发布】DeepSeek-R1正式登场：性能比肩OpenAI o1，开源全栈生态+MIT开源协议 | 推理模型API深度解析
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01-23 7万+
【2025重磅发布】DeepSeek-R1正式登场：性能比肩OpenAI o1，开源全栈生态+MIT开源协议 | 推理模型API深度解析 2025年1月20日，人工智能领域迎来里程碑式突破！深度求索（DeepSeek）正式发布新一代推理大模型DeepSeek-R1，不仅实现与OpenAI最新o1正式版的性能对标，更以全栈开放的生态布局引发行业震动。作为首个遵循MIT License开源协议的高性能推理模型，R1的发布将如何重构AI开发者的技术生态？其独创的"思维链API接口"又会给企业级应用带来哪些革新？
大模型分类及其应用场景深度分析，推理模型及通用模型如何分类？看完即懂！
程序员鑫港的博客
02-17 6122
在近年来的人工智能研究中，大型预训练语言模型（大模型）已经成为技术发展的重要推手。这些模型不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在诸如代码生成、图像生成、医学诊断等领域展现出巨大潜力。由于大模型的功能和应用场景各异，针对不同的需求，研究者们已经开发出多种类型的模型，它们根据功能、架构和应用场景的不同而有所差异。本文将详细分析大模型的不同类型、各自特点及适用场景，并为实际应用提供一些指导。维度Chat模型Reasoner模型生成模型多模态模型领域模型编码模型核心能力自然对话逻辑推理。
视觉溯因推理
weixin_46365033的博客
07-19 657
给定包含一系列事件的视频序列，对其中存在因果性的事件进行遮蔽操作，模型需要给出其余事件描述的同时，给出遮蔽事件的描述。对于视觉Token的编码器（Transformer结构），设计了上下文的、方向的位置编码策略；解码器（Transformer结构），设计了级联的策略，一阶段用于生成基本的语言Token，后续不断进行优化。关于优化，本文采用句子的置信度分数来引导句子之间的信息传递。
PPO 算法展现更强潜力！清华联合团队提出 Open-Reasoner-Zero，以极简 RL 方案超越 DeepSeek-R1大模型 推理性能，训练效率提升 30 倍且全开源
weixin_52610848的博客
08-22 1067
清华大学与阶跃星辰联合团队提出Open-Reasoner-Zero，仅用普通PPO算法和极简奖励函数，在推理性能上超越DeepSeek-R1大模型，训练效率提升30倍。该研究打破“复杂算法是推理模型训练必要条件”的固有认知，直接使用未对齐基座模型，通过高质量数据和优化参数设计，实现低成本高效训练。实验表明，模型不仅推理能力更强，还展现出“阶跃式”能力涌现和优秀的反思泛化性能。全开源策略为行业提供了高效推理模型训练的新路径。
Google DeepMind 智能体思考快与慢：说话者-推理者架构(Agents Thinking Fast and Slow: A Talker-Reasoner Architecture)
星夜Zn的博客
12-16 1168
大型语言模型使各种代理能够通过自然对话与用户进行交互。因此，代理人现在有两项工作：对话和计划/推理。他们的对话反应必须基于所有可用信息，他们的行动必须有助于实现目标。与用户交谈和进行多步骤推理和规划之间的这种二分法可以被视为类似于卡尼曼[14]引入的“快思考和慢思考”的人类系统。我们的方法由一个快速且直观的“Talker”代理（系统 1）组成，其任务是合成对话响应；
基于 DeepSeek Reasoner 思维链功能增强 Qwen2.5 语言模型的多阶段管道实现方案 基于 DeepSeek Reasoner 思维链功能优化 Qwen2.5 语言模型的多阶段管道构
最新发布
08-31
ChainForge 呈现了基于 DeepSeek-R1 论文思路训练 Qwen2.5 模型的多阶段工作流程，整合了 DeepSeek Reasoner 的思维链（CoT）输出与可选的 Anthropic Claude 扩展功能。该版本包含统一辅助程序，新增了对 Claude 4、...
Protege reasoner 推理机 datatype问题分析
huangzhuoyu73的博客
10-23 1219
问题： 通过推理机pellet会报错 根据大神建议： https://github.com/protegeproject/protege/issues/556 查找是否有xsd:string 结果发现dbo:taste是xsd:string类型，删除之便没有报错，同时加入简单的推理规则 问题解决如下： 如需保留此属性，则需要重新删除再添加。 参考：http:...
jena fuseki 自定义推导规则（OWLFBRuleReasoner推理机）
机器学习
09-07 7920
在阅读《实践篇（四）：Apache jena SPARQL endpoint及推理》 一文后， 发现最新版本 JENA FUSEKI （v3.8.0）自定义推导功能无法正常使用。 造成该问题，主要两大缘由： 其一，推导规则（rules.ttl）需要用逗号隔开。 @prefix : <http://www.kgdemo.com#&am
Fuseki在linux下的部署及启动方法
itachiwwwg的专栏
06-08 2669
在linux环境下部署并启动fuseki服务器的方法： 1.从官网上下载https://repository.apache.org/content/repositories/releases/org/apache/jena/jena-fuseki/  fuseki的工具包（名字中含有.tar的包）； 2.解压缩这个包，并将其放在linux系统下，例如路径设为：/home/tseg/my/j
知识图谱之知识推理
摆渡者
08-30 1万+
推理就是通过各种方法获取新的知识或者结论，这些知识和结论满足语义 知识推理的任务： 可满足性 分类 实例化   1）可满足性 本体可满足性：如男性和女性的交集为空，即不存在一个人既是男，也是女。若小明既是男，又是女，小明这个本体就是不可满足的本体 概念可满足性：检查某一概念的可满足性，即检查是否具有模型，使得针对该概念的解释不是空集 2）分类 与机器学习中的分类不同 如母亲是...
fuseki推理
12-10 2004
最近因为项目需要，使用了fuseki，对于初级的应用来说，这款软件的功能还算可以。 Fuseki是sparql的一个查询终端，用于执行查询，并且以Json、xml等格式返回结果，也可以做sparql的update操作，更新数据集。数据的存储采用TDB，将rdf statement 以triple store的形式存储在硬盘上，之所以要存储部分，是因为使用fuseki实现推理的时候，存储形式略有不
结构化 VS 非结构化
CCJHDOPC的专栏:
01-25 2846
如果说结构化信息更多的忠实、详实地记录了企业的生产交易活动，是显性的表示，那么 非结构化信息则隐性包含了掌握着企业命脉的关键，隐含着许多提高企业效益的机会。 非结构化数据 非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构
big data Index
CCJHDOPC的专栏:
08-04 1876
全景图 http://mattturck.com/wp-content/uploads/2017/04/Big-Data-Landscape-2017-Matt-Turck-FirstMark.png Infrastructure
数据库中Schema和Database有什么区别
CCJHDOPC的专栏:
04-29 1782
首先我来做一个比喻，什么是Database，什么是Schema，什么是Table，什么是列，什么是行，什么是User？我们可以可以把Database看作是一个大仓库，仓库分了很多很多的房间，Schema就是其中的房间，一个Schema代表一个房间，Table可以看作是每个Schema中的床，Table（床）就被放入每个房间中，不能放置在房间之外，那岂不是晚上睡觉无家可归了J。，然后床上可以放置很多
deepseek-reasoner
02-08
### DeepSeek Reasoner 使用指南 #### 打开深度思考模式 为了使用 DeepSeek Reasoner，需先登录 DeepSeek 官网或官方 App 并开启“深度思考”模式。这一步骤能够激活最新版本的 DeepSeek-R1 接口来执行各种推理任务...
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