simoncool23的博客

强化学习是一种序列决策框架，其目标是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互，学习一种策略（Policy），使得长期累积奖励（Reward）最大化。与监督学习（如行为克隆）不同，RL不依赖预先标注的“正确动作”，而是通过试错和反馈动态优化策略。

当某医疗AI准确预测了罕见病并发症，当教育智能体为偏远地区学生打开认知新世界，当金融风控系统阻止了数亿元的欺诈交易——我们正在见证的，不仅是技术的进步，更是人类认知边界的拓展。Agentic RAG展现的，是AI系统从"工具"到"伙伴"的质变。在这个过程中，开发者需要保持技术敏锐度与人文关怀的平衡，因为真正的智能，从来不只是算法的胜利。"人工智能的终极形态，不是取代人类，而是让我们更专注于那些真正需要人类智慧的工作。

然而，DeepSeek 并非万能，它只是药师的辅助工具，不能替代药师的专业判断和临床决策。药师需要始终牢记自身的专业责任，以严谨的态度对待 AI 提供的建议，并将 AI 技术与自身专业知识、临床经验相结合，才能真正实现 AI 赋能药师，共筑智药未来！同时，建议药师们积极参与药学专业机构组织的培训，深入掌握 DeepSeek 的使用技巧，共同推动 AI 技术在药学领域的创新应用！DeepSeek 能够快速提取文献核心观点，节省药师阅读大量文献的时间，帮助药师及时掌握最新的药学知识，并将其应用于临床实践。

数据显示，R1输出的稳定性标准差（0.23）是V3（0.06）的3.83倍，这意味着同样的输入可能产生差异显著的输出。相比之下，V3的MoE架构通过动态激活专家模块，如同一个专业顾问团队协作，在保持推理能力的同时，守住了事实准确性的底线。对于应用者，则需要建立“没有完美模型，只有合适工具”的认知——正如手术刀不能用来砍柴，选择合适的AI工具组合，才是智能化转型的真正要义。对比GPT系列，GPT-4o到GPT-o1的推理模型迭代中，幻觉率仅上升60%，远低于DeepSeek的267%增幅。

医疗人工智能正迎来爆发式增长，但在实际应用中，通用大模型往往存在医学知识不精准、诊断逻辑不严谨等问题。本文将手把手带您实现医疗垂直领域大模型的定制化训练，以DeepSeek-R1为基座，打造专业可靠的医疗AI助手。

在生成式AI向垂直领域纵深发展的关键节点，一场静默的芯片革命正在改写算力规则。Groq研发的LPU（Language Processing Unit）凭借其颠覆性架构，不仅突破了传统GPU的性能天花板，更通过与DeepSeek等国产大模型的深度协同，正在构建全新的AI基础设施生态。当前大模型推理的算力困境本质上是存储墙、能效墙、扩展墙的三重枷锁。Groq LPU采用的张量流处理器（TSP）架构，通过217MB片上SRAM构建环形内存拓扑。

这对"双子星"模型用截然不同的技术路径，在通用能力与垂直推理之间划出了清晰的界限——V3如同AI领域的"瑞士军刀"，以6710亿参数的MoE架构覆盖多领域需求；二者的协同进化，正在重构大模型生态的技术版图。在通往AGI的道路上，DeepSeek双模型架构展现了中国AI公司的独特思考：与其追求虚幻的"全能模型"，不如让通用智能与垂直专精各展所长。这场变革的终极意义，或许在于打破OpenAI等巨头构筑的技术壁垒——当专用模型能以百分之一的成本获得领域超越性表现，大模型竞技场正在迎来新的游戏规则。

这就像一个团队，每个成员都是某个领域的专家，处理问题时，只需要调用相应的专家即可，避免了“眉毛胡子一把抓”的低效模式，大幅降低了计算成本。随着DeepSeek技术路径的成熟和推广，AI大模型的训练成本有望进一步降低，这将加速AI技术的普及应用，让更多企业和个人能够享受到AI带来的红利，推动人工智能技术的蓬勃发展。更令人惊叹的是，GRPO算法将内存消耗降低至传统PPO算法的三分之一，这意味着在相同的硬件条件下，可以训练更大规模的模型，或者在更少的硬件资源下完成训练，大幅降低了训练成本。

在AI领域，蒸馏技术就像一种“知识压缩”魔法：将庞大的混合专家模型（如千亿参数的DeepSeek-R1）的推理能力，提炼并迁移到更轻量的小模型中。想象一下，一位经验丰富的数学老师（大模型）将自己解题的思维过程一步步拆解，手把手教给学生（小模型）。教师模型（DeepSeek-R1）遇到题目“解方程3x + 5 = 20”时，会生成步骤：“首先减5得3x=15，再除以3得x=5，最后代入验证。：传统大模型（如MoE）需激活千亿参数，而蒸馏后的小模型仅需15B-70B参数，内存占用减少10倍以上。

DeepSeek-R1 的出现， 再次证明了人工智能技术的巨大潜力。 它不仅继承了 R1-Zero 强大的推理能力， 还通过 “冷启动数据” 和 “多阶段训练” 等创新方法， 弥补了之前的不足， 实现了 能力上的 “全面开花”。 它就像一位 从 “偏科天才” 成长为 “全能学霸” 的学生， 不仅擅长 “解难题”， 还能 “写作文”、“搞科研”， 真正具备了在各种场景下 服务人类的能力。

你可以把它想象成一个游戏。AI就像游戏里的角色，它不断尝试各种“行动”（比如回答问题），然后根据结果获得“奖励”或“惩罚”。如果答案正确，就得到奖励，鼓励它下次继续这样做；如果答案错误，就受到“惩罚”，促使它调整策略。通过无数次的“试错”和“学习”，AI就像玩游戏一样，慢慢掌握了通关的秘诀，也就是我们所说的“推理能力”。

想象一下，你在教一个学生解决数学题。传统方法可能需要另一位老师（价值函数模型）来评估学生的表现。而GRPO采用了一种更智能的方式：让学生生成多个答案，然后通过比较这些答案的优劣来指导学习。这种方法不仅更加直观，还大大提高了学习效率。GRPO是在广受欢迎的PPO（Proximal Policy Optimization）基础上发展而来的强化学习方法。它最大的创新在于引入了"组内相对评估"机制，同时去除了传统方法中需要的价值函数模型，使整个训练过程更加高效和稳定。

—从DeepSeek-V3看下一代语言模型的高效之路。

多Token预测是一种优化语言模型生成效率的技术，核心思想是让模型在每次推理时同时预测多个后续词元，例如一次性生成3到5个token，而非逐一生成。这种方法通过改变模型的架构和训练方式，让它能够更高效地处理长文本。简单来说，多Token预测就像让模型“一口气”说出更多内容，而不是一个字一个字地蹦。

AI Agent不再是简单的聊天机器人或助手，而是能够感知环境、自主决策并执行任务的智能实体，它们将重塑我们与技术互动的方式，并在各行各业创造巨大的商业机会。AI Agent将深刻地改变我们的生活和工作方式，开启一个全新的智能时代。传统的AI程序通常是静态的、被动的，它们只能根据预设的规则或算法执行特定的任务。AI Agent可以自动化各种重复性、繁琐的任务，例如数据录入、报表生成、流程审批，释放人力资源并提高效率。AI Agent可以控制智能家居设备，例如灯光、空调、电器，提供更舒适、便捷的生活体验。

DeepSeek R1 的成功，是多种创新技术协同作用的结果，而。

随着人工智能与大数据技术的不断发展，知识图谱作为连接信息和概念的强大工具，在智能问答、推荐系统、搜索引擎等领域的应用越来越广泛。为了更高效地从庞大的知识图谱中提取有用信息，检索技术的创新变得尤为重要。FastGraphRAG 作为一种新兴的知识图谱检索框架，通过结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术和PageRank 算法，实现了信息检索效率和准确性的显著提升，具有很高的应用价值。本文将全面分析 FastGraphRAG 的核心特点、功能与应用场景、技

Kotaemon作为一款先进的开源RAG框架，为构建基于文档的问答系统提供了强大的工具。其独特的混合检索系统，在检索准确性、上下文理解、响应生成、效率和适应性等方面都优于传统的RAG方法。然而，我们也需要认识到混合RAG在复杂性、资源需求、数据准备等方面存在的局限性。总而言之，Kotaemon代表了RAG技术的一大进步，它的开源特性、用户友好的设计和强大的功能，使其成为在实际应用中利用AI进行文档交互的有力工具。

我们有理由相信，随着技术的不断进步，RAG 系统将变得更加强大、可靠和可信，为人工智能的发展注入新的活力，并在各个领域发挥更大的作用。RAG 的效果很大程度上取决于检索组件的质量。我们需要研究更有效的上下文融合方法，例如将检索到的信息转化为 LLM 更容易理解的表示形式，或者引导 LLM 对检索到的信息进行重组和整合，使其与生成的文本自然衔接。我们需要研发更先进的检索算法，例如基于语义理解的检索技术，以及引入信息质量评估机制，对检索结果进行筛选和排序，确保为 LLM 提供高质量的上下文信息。

从2025年开始，智能体的演进将呈现出几个显著的趋势，这些趋势不仅会推动技术本身的进步，还将深刻改变我们的工作、生活方式以及社会结构。以下是对智能体未来发展的详细展望。同时，我们也将面临新的挑战——如何管理和利用这些日益强大的AI智能体，以确保它们在推动技术进步的同时，不断提升人类的能力和福祉。随着AI技术的进步和数据的积累，智能体将能够处理更加专业化的任务，从而为各行业提供精确的决策支持和高效的工作执行。随着智能体能力的提升，它们将能够与人类密切合作，共同解决复杂的任务，并增强人类的创造性和决策能力。

通过优化门控网络和专家网络的配置，以及对不同计算象限（Prefill/Decode 与 Attention/FFN）的深入分析和异构硬件的针对性优化，Doubao-1.5-pro 实现了高达 7 倍的性能杠杆，即每消耗一份计算资源，就能产出 7 倍于传统模型的性能，彻底刷新了业界对大模型效能比的认知。那么，什么是稀疏 MoE？：在相同的参数量下，稀疏 MoE 可以拥有更多的专家网络，每个专家网络都可以专注于学习特定的知识或模式，从而使整个模型具备更强的学习能力和表达能力，能够捕捉到更复杂的数据关系。

AI Agent是一种能够自主感知环境、做出决策并采取行动的智能实体。自主性：能够独立完成任务，无需人类直接干预。感知能力：通过传感器或数据输入感知环境信息。决策能力：基于感知到的信息进行分析和判断。行动能力：执行具体的任务或操作。AI Agent可以应用于多种场景，如对话系统、机器人、推荐系统等。例如，在对话系统中，AI Agent通过自然语言处理技术理解用户意图，并根据预设的逻辑或外部工具完成任务。

随着人工智能（AI）的发展，如何在复杂、不确定的环境中高效决策成为一项重要课题。贝叶斯推理智能体应运而生。它是一种以贝叶斯推理为核心方法的智能系统，通过动态更新对环境的理解，灵活应对挑战，实现精准决策。举个形象的例子：你第一次走进一家新开的咖啡店。你对这家店的咖啡品质完全不了解（这是你的初始状态），但你注意到店内座无虚席，顾客们都在享受他们的咖啡（这是新的观察）。这个场景会让你对咖啡品质产生什么样的判断？这个过程，实际上就是我们大脑在进行贝叶斯推理——基于新的证据来更新我们的判断。

o1模型是OpenAI新推出的系列模型，旨在通过强化学习的技术，使得AI在面对复杂问题时，能够像人类一样进行深入思考。具体来说，它通过生成一条长长的内部思考链，逐步推理出问题的答案。这个过程不仅提升了推理的准确性，还大大增强了AI在数学、编程、科学等领域的解决能力。例如，在像Codeforces这样的编程平台上，o1模型已经跻身前89%的竞争者行列。

检索增强生成(RAG)是一种通过实时检索外部知识来增强语言模型生成能力的技术。其核心思想是在模型生成内容时，从外部知识库中检索相关信息，并将这些信息整合到生成过程中。这种方法使得模型能够访问大量最新的外部知识，从而提高输出的准确性和相关性。RAG的工作流程主要包含以下步骤：1. 接收用户输入或查询2. 从外部知识库中检索相关文档或段落3. 将检索到的信息与原始查询结合4. 使用语言模型生成最终响应。

HippoRAG 是一种具有开创性的检索框架，它将神经生物学原理与人工智能技术巧妙结合，为 LLM 的知识检索和集成带来了革命性的突破。相信随着技术的不断发展，HippoRAG 将在更多领域展现其强大的能力，开启知识检索的新篇章。HippoRAG 的在线检索过程比 IRCoT 等迭代检索方法快 6 到 13 倍，成本降低 10 到 30 倍，这意味着更快的响应速度和更高的效率。使用检索编码器在相关的名词短语之间建立更细致的连接，从而增强知识图谱，并在检索任务中实现更好的模式补全。

然后，在这些筛选出的文章中，进行向量相似性搜索，找到与用户问题向量最相似的文章。向量数据库不仅要存储文档的向量表示，还需要能够存储与每个文档相关联的元数据信息，也就是我们所说的标签。在RAG中，向量数据库能够高效地存储和检索高维向量，将文本信息转化为机器更容易理解的“语义指纹”，从而实现更精准的相似性搜索。在发起查询时，用户不仅需要提供查询的向量表示（例如，将用户的提问进行向量化），还需要指定标签过滤条件。，它的目标是在进行向量相似性搜索的同时，根据预设的标签条件，筛选出符合特定要求的文档。

简单来说，指令数据集是一种特殊的标注数据集，其核心组成部分是“指令-响应”对。这里的“指令”代表用户以自然语言提出的任务或请求，而“响应”则是模型应该根据该指令生成的理想输出或行为。“请列举三种治疗高血压的非药物方法。“治疗高血压的非药物方法包括：1) 保持健康的饮食习惯，减少盐的摄入；2) 坚持适度的有氧运动，如快走、游泳；3) 减轻精神压力，保持心情愉悦。指令数据集的关键在于其明确的任务导向性。它不仅包含知识，更重要的是展现了如何将这些知识应用于特定的任务或问题。

知识密集型任务（Knowledge-Intensive Tasks）指的是那些需要大量背景知识、复杂推理以及对领域专有信息有深入理解的任务。这类任务通常涉及多步骤的推理过程，需要处理和整合来自不同来源的大量信息。

通过在检索阶段利用知识图谱的结构化知识和语义信息，可以更准确地召回与用户查询相关的文档或片段，从而为后续的生成阶段提供更优质的上下文信息。利用知识图谱，可以标注 "Transformer 模型" 是 "深度学习" 的一种 "架构"，由 "Google" 提出，常用于 "自然语言处理" 等任务。例如，将 "巴黎的天气" 扩展为 "法国 巴黎 的天气" 或 "巴黎 的气候"。将知识图谱中的相关信息（例如实体的属性、关系描述等）注入到文档的表示中，例如在文档的向量表示中融入知识图谱的向量表示。

一个预训练的语言模型可以进行各种文本任务，但如果我们想让它专门做客服机器人，就可以用客服对话数据对它进行微调，让它更擅长回答用户的问题。利用奖励模型的打分，不断调整 AI 模型的参数，让它生成更高分的内容，就像小狗为了获得更多零食而不断改进自己的动作。我们可以收集大量的用户对不同新闻标题的偏好数据，然后用 DPO 来训练一个新闻标题生成模型，让它生成更吸引人的标题。则是一种更高效的微调方法，是OpenAI提出的一种新型微调技术，借鉴了强化学习的思想，但减少了对人类反馈的依赖。

通过Post-training，可以针对特定场景进行模型优化，提供更精准、更具价值的服务，增强模型的市场竞争力。看看零一万物的研发投入与收入，以及国内大模型厂家的冰与火的处境，大模型的投入大且周期长。预训练模型虽然博学，但可能不够“专精”。与直接针对特定任务进行微调不同，Post-training旨在提升模型能力的同时，尽可能保留其在通用任务上的性能，实现“一专多能”。，进一步提升模型的能力。相比于微调，Post-training可以利用更大规模的数据，更充分地挖掘数据中的信息，进一步提升模型性能。

RAT 的提出不仅仅是一种提升 LLMs 性能的有效方法，更重要的是，它为我们理解 LLMs 的推理机制以及如何利用外部知识增强其能力提供了新的视角。RAT 的成功表明，通过模拟人类的思维过程，引导 LLMs 进行“自我修正”，可以有效地提升其在长程推理任务上的表现，并减少幻觉现象。这种方式更贴近人类的思维模式，也更适应长程推理任务的特点，能够逐步引导 LLMs 走向正确的解决方案。的新方法，旨在通过迭代地利用检索到的信息来修正 LLMs 生成的思维步骤，从而提升其在长程推理和生成任务上的表现。

未来，我们有理由相信，随着对 Inference Scaling Laws 的深入研究和实践，我们将看到更多类似 O1 模型的突破性成果，最终迎来一个更加智能、更加人性化的 AI 时代。O1 模型结合了强化学习和思维链技术，通过强化学习来引导模型进行更有效的推理探索，并通过“隐式思维链”模拟人类的思考过程，将复杂问题分解为多个推理步骤，最终得出答案。这为我们优化模型性能提供了新的思路。这表明，除了预训练阶段的计算投入外，后训练阶段的计算资源，特别是用于强化学习探索和模型推理的计算，同样对模型性能至关重要。

微调嵌入（embedding）模型是指在预训练模型的基础上，针对特定任务或数据集进行进一步训练，使其更适应特定领域的需求。预训练模型通常基于大规模的通用数据集，而微调则使模型能够捕捉特定领域的细微差别，从而在特定任务中表现得更出色。例如，使用合成数据对嵌入模型进行微调，针对特定领域的需求，能够使评估指标相比基础模型提升5%至10%。：在准备好的数据上训练模型，调整其参数，以减少在特定任务上的误差。总而言之，微调嵌入模型使其能够更有效地执行特定任务，适应特定领域的特点，从而提高输出的准确性和相关性。

想象一下，如果把一个大语言模型比作一所综合性大学，传统的模型就像是让所有教授（参数）都参与每一次教学活动。而MoE则更像是根据具体课程内容，只调用相关专业的教授来授课。比如讨论物理问题时主要由物理系教授参与，讨论文学作品时则由文学院教授主导。混合专家模型（MoE）作为一种创新的模型架构，通过"专家分工"的方式，很好地平衡了模型规模与计算效率的关系。尽管仍然面临一些技术挑战，但其在大语言模型领域的应用前景十分广阔。相信随着技术的不断进步，MoE将在AI领域发挥越来越重要的作用。

"昨天深夜，我又一次对着电脑发呆。屏幕上的AI助手正流畅地回答着我的问题，字句铺展得行云流水。这一刻，我忽然感到些许不安 —— 这些文字是否真的传达了人类的思考？"人工智能正在快速发展，影响着各个领域。它带来了效率提升，但也引发了一些担忧..."

简单来说，就像是把一本厚重的百科全书精简成一本口袋书——我们要把一个体型庞大的AI模型的"知识"转移到一个小模型中。但有时候，这个"学生"在学习过程中会产生一些有趣的"误解"。比如DeepSeek V3在说中文时表现得很"清醒"，知道自己是谁，但换成其他语言时，可能就开始"认错爹"了。就像给学生加强"品格教育"一样，未来的AI训练过程可能会更注重"身份认知"的培养。回头想想，这种"身份漂移"现象倒是让我们看到了AI的一个更真实的一面——它们并不完美，有时候会犯一些人类觉得很有趣的"错误"。

DeepSeek的成功给我们的启示是：在AI领域，"少即是多"的理念同样适用。就像中国功夫里说的，单纯模仿招式是不够的，真正的高手需要领悟招式背后的道理。DeepSeek V3的训练成本仅为557.6万美元，相比Meta的Llama 3.1的5亿美元预算，只用了1.1%的成本。虽然体积小小的，但浓郁的香气和醇厚的口感，却包含了一整壶咖啡的精华。未来的AI发展，可能不是比谁的模型更大，而是比谁的蒸馏技术更精妙。就像功夫高手最后比的不是招式的多少，而是谁能够化繁为简，达到"大道至简"的境界。

相比于先前的 o1 模型，o3 和 o3 Mini 在解决复杂问题的能力上取得了显著进步，涵盖了编程、数学、科学等多个领域。通过适应性思考，企业还可以根据可用资源优化 o3 的性能，确保在有限的计算资源下仍能得到高效、准确的结果。随着人工智能的不断发展，o3 和 o3 Mini 展现了 AI 在推理、问题解决和应用扩展方面的巨大潜力，预示着一个更加智能、高效和可靠的未来。这些成绩表明，o3 在处理复杂问题时的能力已远超以往的 AI 模型，特别是在数学和编程领域，展现出了强大的竞争力。