SEARCH-R1: 基于强化学习的大型语言模型多轮搜索与推理框架
SEARCH-R1是一种创新的强化学习框架，使大型语言模型（LLM）具备多轮搜索与推理能力。它通过强化学习自主生成查询并优化基于检索结果的推理，无需人工标注数据。相比传统RAG或工具使用方法，SEARCH-R1显著提升问答性能，在多个数据集上实现26%以上的相对性能提升。其核心优势在于强化学习与搜索的深度融合、交错式多轮推理机制及令牌级损失屏蔽技术，推动了LLM在复杂推理和实时知识获取方面的边界。尽管存在奖励函数设计简化等局限性，SEARCH-R1为构建更智能的交互系统提供了重要参考。
《探寻Transformer架构中位置编码的奥秘：解锁序列信息的隐藏密钥》
Transformer架构通过自注意力机制革新了自然语言处理，但其位置无关特性需依赖位置编码来感知序列顺序。位置编码方式包括正弦编码（简单高效）、可学习编码（灵活适配）和相对位置编码（捕捉语法语义）。不同任务与数据规模需权衡选择编码方式。未来，结合外部知识及新兴计算技术的位置编码有望进一步提升模型性能，推动自然语言处理技术发展。
DeepSeek 大模型在合力亿捷工单系统中的5大应用场景解析
工单系统是企业客户服务与内部运营的核心工具，传统系统在分类、派发和处理效率方面面临挑战。DeepSeek大模型通过自然语言处理和智能化算法，实现精准分类、智能分配、自动填充、优先级排序及流程优化，大幅提升工单处理效率和质量，降低运营成本，改善客户体验。
AI双轨革命：DeepSeek与Manus
DeepSeek与Manus是当前人工智能领域的两款明星产品，技术定位和核心能力各有千秋。DeepSeek基于混合专家模型，参数达6710亿，擅长知识推理与文本生成，提供高性价比的企业级应用；Manus采用多智能体协作架构，实现任务全流程自动化，支持跨平台工具调用。两者并非直接竞争，而是互补，共同推动AI向智慧化和实用化发展。
AI大模型：职业教育在探索中的新航标
随着AI技术迅猛发展，AI大模型正成为职业教育变革的重要驱动力。职业院校积极探索AI大模型在教学中的应用，如广东科学技术职业学院的“知行大先生”大模型，助力助学、助教、助训、助管。然而，当前仍面临理解表面化、低水平重复等挑战。为解决这些问题，需紧贴行业需求，加强教师培训，并通过GAI认证提升个人AI应用能力，推动职业教育高质量发展。未来，期待更多AI大模型融入教学，培养适应社会需求的高端技术技能人才。
腾讯云大模型知识引擎驱动 DeepSeek 满血版能源革命大模型：架构、优势与产业变革
腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版能源革命大模型，融合了超大规模知识、极致计算效能和深度行业理解，具备智能预测、优化调度、设备健康管理和能源安全预警等七大功能模块。该模型通过分布式计算和多模态融合，提供精准的能源市场分析与决策支持，广泛应用于智慧风电场管理、油气田开发、能源市场交易等十大场景，助力能源行业的数字化转型与可持续发展。
关于LLM-as-a-judge范式，终于有综述讲明白了
《From Generation to Judgment: Opportunities and Challenges of LLM-as-a-judge》探讨了大型语言模型（LLM）在评估和判断任务中的应用。传统方法存在不足，而LLM凭借强大的语言理解和生成能力，展现了广阔的应用前景。论文从输入输出角度定义LLM-as-a-judge，提出三维度分类体系，并汇编评估基准，指出关键挑战如偏见、可解释性和对抗性攻击，展望未来改进方向，强调其潜力与价值。论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.16594