墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
100+累计阅读
154平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
该文章是首篇关于大型语言模型（LLMs）归纳推理的全面综述，系统梳理了LLMs归纳推理的提升方法、评估基准与理论分析，为该领域未来研究提供了基础框架。
| 方法类别 | 核心思路 | 具体方向 |
|---|---|---|
| 训练后优化 | 在模型训练后阶段提升归纳能力，依赖算法与数据 | 1. 合成数据：生成模拟真实数据的训练集（如LingR、CodeSeq）； 2. IRL风格优化：通过逆强化学习（如RLHF、Prompt-OIRL）解决传统奖励模型的监督难题 |
| 测试时扩展 | 推理阶段基于假设优化，不训练模型 | 1. 假设选择：从候选假设中筛选覆盖观察的结果（如MoC、EPIC）； 2. 假设迭代：反复优化 |
Causal and Reasoning
论文阅读：arxiv 2025 Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
这篇论文是关于如何让AI"该快则快，该慢则慢"——简单问题秒答，复杂问题深思，既省钱省时，又不影响质量。就像训练一个高效的学生：不是每道题都要写满草稿纸，而是恰到好处地展示必要的思考过程！
Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey
推理是人类智能的一个基本方面，在解决问题、决策和批判性思维等活动中起着至关重要的作用。近年来，大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面取得了重大进展，人们观察到，当这些模型足够大时，它们可能会表现出推理能力。然而，目前尚不清楚 LLM 的推理能力有多强。本文全面概述了当前 LLM 推理的知识状态，包括改进和引出这些模型中的推理技术、评估推理能力的方法和基准、该领域先前研究的发现和含义，以及对未来方向的建议。我们的目标是对这个主题进行详细和最新的回顾，并激发有意义的讨论和未来的工作。
LLM AS A MASTERMIND: A SURVEY OF STRATEGIC REASONING WITH LARGE LANGUAGE MODELS
本文对大型语言模型（LLM）在战略推理中的现状和机遇进行了全面的调查，这是一种复杂的推理形式，需要理解和预测多智能体环境中的对手行为，同时相应地调整策略。战略推理的特点是它关注多主体之间互动的动态性和不确定性，理解环境和预测他人的行为至关重要。我们探索了与LLM战略推理相关的范围、应用、方法和评估指标，强调了该领域的蓬勃发展以及提高其决策表现的跨学科方法。它旨在系统化和澄清关于这一主题的分散文献，提供系统综述，强调战略推理作为一种关键认知能力的重要性，并为未来的研究方向和潜在的改进提供见解。
A Survey of Table Reasoning with Large Language Models
表格推理，旨在根据所提供的表格，根据用户需求生成相应的问题答案，并可选地生成表格的文本描述，有效提高信息获取效率。最近，使用大型语言模型（LLM）已经成为表推理的主流方法，因为它不仅显著降低了注释成本，而且性能也超过了以前的方法。然而，现有的研究仍然缺乏对基于LLM的表推理工作的总结。由于现有的研究不足，在LLM时代，哪些技术可以提高表推理性能，LLM为什么擅长表推理，以及未来如何提高表推理能力，这些问题在很大程度上仍未得到探索。这一差距极大地限制了研究的进展。
Harnessing the Reasoning Economy A Survey of Efficient Reasoning for Large Language Models
本文系统探讨了大型语言模型（LLMs）在推理任务中的推理经济性问题，即在提升推理能力的同时优化计算成本。基础分析训练后方法：通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）塑造模型行为，如过程奖励模型（PRM）和结果奖励模型（ORM）的设计。测试时策略：并行方法（如自洽性）和顺序方法（如思维链、树搜索）的对比与优化。挑战分析模型行为低效：长度偏差（冗余推理）、欺骗性思维（表面推理但无效）。测试时资源浪费：算法选择不当（如固定采样策略）、计算预算分配不合理。解决方案训练后优化数据：构建高质量推理数据集。
Agentic Reasoning for Large Language Models
推理是推理、问题解决和决策制定的基础认知过程。虽然大型语言模型（LLMs）在封闭世界场景中展现出强大的推理能力（例如数学和代码领域的标准基准测试），但它们在开放式动态环境中仍面临挑战。智能体推理（Agentic Reasoning）的出现标志着一种范式转变，通过将LLMs重构为能够通过持续交互进行规划、行动和学习的自主智能体，架起了思维与行动之间的桥梁。在本综述中，我们通过三个互补维度组织智能体推理，提供了一个系统的研究路线图。
Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models: A Survey
探索大型语言模型（LLM）在解谜方面的能力，揭示了它们在人工智能中的潜力和挑战，标志着朝着理解它们在复杂推理任务中的适用性迈出了重要一步。这项调查利用了一种独特的分类法——将谜题分为基于规则和无规则的类别——通过各种方法，包括提示技术、神经符号方法和微调，对LLM进行批判性评估。通过对相关数据集和基准的批判性审查，我们评估LLM的性能，确定复杂谜题场景中的重大挑战。我们的发现突出了LLM能力和类人推理之间的差异，特别是在那些需要高级逻辑推理的推理中。
论文阅读：arxiv 2025 From System 1 to System 2: A Survey of Reasoning Large Language Models
这篇文档就是想告诉大家：AI正在从“快速但粗糙”的思考，走向“严谨且精准”的思考。推理大模型不是“超人类”，而是在模仿人类的深度思维方式，目前在数学、代码等领域已经很厉害，但还有效率、安全等问题要解决。最后作者还建了个GitHub仓库，实时更新这个领域的新进展，方便大家跟进。要不要我帮你整理一份推理大模型核心技术与代表模型的对照表？这样你能更清晰地看到不同技术对应哪些模型，比如MCTS对应哪些模型、强化学习又用在哪些案例里。
【中软软件测试笔试题】中国软件与技术服务股份有限公司笔试一卷
请分别写出ISO7层架构，并分别说明TCP、UDP协议分别在处于哪一层，以及TCP、 UPD协议有什么区别。 答：7 应用层 6 表示层 5 会话层 4 传输层 3网络层 2 数据链路层 1 物理层 第四层;UDP是面向无连接、不可靠数据传输协议; TCP是面向连接、可靠数据传输协议......
IDM更改下载路径的详细指南
Internet Download Manager（IDM）是一款功能全面的下载加速工具，它支持多种浏览器和协议，能够显著提升下载速度，同时提供断点续传、多线程下载等实用功能。IDM的用户界面简洁明了，操作便捷，使得用户能够轻松管理下载任务。此外，IDM还支持自动分类下载文件、定时下载等高级功能，进一步提升了用户的下载体验。通过本文的介绍，相信用户已经掌握了如何在IDM中更改下载路径的方法。这一功能不仅提升了下载效率和文件管理便捷性，还满足了用户的个性化需求。
从零到一：手把手教你用C#开发AGV调度系统（附避坑指南）
本文详细介绍了如何使用C#开发高效的AGV调度系统，涵盖从环境搭建到核心算法实现的完整流程。重点解析了动态路径规划、多机协同等关键技术，并提供了实用的避坑指南和性能优化建议，帮助开发者快速构建工业级车辆控制调度系统。
PLL锁相环性能上不去？可能是电荷泵的电流失配在捣鬼（附Jae-Shin Lee经典方案解析）
本文深入分析了PLL锁相环性能瓶颈的根源——电荷泵电流失配问题，详细解析了Current Mismatch和Current Deviation的区别及其对系统的影响。重点介绍了Jae-Shin Lee的多级电流镜技术，该方案通过运放构建虚拟短路和四级电流镜结构，显著降低了电流失配，使参考杂散改善15dB以上。文章还提供了从仿真到流片的完整优化流程，帮助工程师系统解决电荷泵性能问题。
【YOLOv11工业级实战】27. TensorRT量化实战：FP16/INT8极致加速！边缘设备YOLOv11推理速度提升4倍，精度损失控制在1.5%内
摘要：本文针对智慧园区200路摄像头实时分析的工业痛点——RTX 3080单卡仅能处理12路视频流（YOLOv11-nano FP32精度45FPS，需≥120FPS且精度损失≤3%），提供TensorRT量化完整解决方案。从原理解析（FP16/INT8精度差异与量化逻辑）到实操落地（ONNX转换、FP16引擎构建、INT8精细校准），全程给出可复用代码。实测显示：FP16量化后速度达128FPS（×2.8），精度损失0.2%。
基于Simulink的光伏-储能-柴油机混合微网仿真
摘要：本文基于Simulink平台构建光伏-储能-柴油机混合微网仿真模型，实现可再生能源与备用电源的协同控制。通过光伏优先、储能调节、柴油机兜底的规则控制策略，在24小时仿真中验证了系统在晴天、阴天和夜间三种典型工况下的运行性能。模型采用PVArray模块模拟光伏发电，Simscape电气库构建储能系统，自定义MATLAB函数实现柴油机启停逻辑和能量管理。仿真结果显示系统功率平衡误差<5%，储能SOC维持在20%-80%，柴油机日均运行时间<4小时，满足设计指标。文章详细说明了建模步骤、参数设置
OpenClaw人人养虾：接入即时通讯平台Zalo
通过 Zalo Official Account（OA，官方账号）API，可以将 OpenClaw 接入 Zalo，实现面向越南用户的自动化客服和互动。
把 SAP Activate 六个阶段看透：从项目落地到 SAP BTP 扩展与 AI 运营的一体化实践
摘要： SAP Activate 方法论常被误解为简单的项目阶段划分，实则是一套将业务目标、标准流程、系统配置和持续运营串联的实施控制体系。其六个阶段（Discover至Run）构成价值递进的实施通道，核心交付集中在Prepare到Deploy阶段。Discover阶段通过DDA评估确立项目方向与范围，Prepare阶段聚焦可执行性准备，Explore阶段采用Fit-to-Standard工作坊进行需求分层，Realize阶段基于前期决策进行配置与扩展开发。该方法论强调标准化优先，差异化需求通过SAP BT
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
蓝牙模块HM-10手册
蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
超级会员免费看
订阅专栏 解锁全文
1020
扫一扫
