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仅7B的模型数学推理能力完虐70B？MIT哈佛推出行动思维链COAT让LLM实现自我反思并探索新策略
Satori 是由 MIT 和哈佛大学等机构联合推出的 7B 参数大型语言模型，专注于提升推理能力，具备强大的自回归搜索和自我纠错功能。
AxBench：斯坦福大学推出评估语言模型控制方法的基准测试框架
AxBench 是由斯坦福大学推出，用于评估语言模型可解释性方法的基准测试框架，支持概念检测和模型转向任务，帮助研究者系统地比较不同控制技术的有效性。
Data Formulator：微软开源的数据可视化 AI 工具，通过自然语言交互快速创建复杂的数据图表
Data Formulator 是微软研究院推出的开源 AI 数据可视化工具，结合图形化界面和自然语言输入，帮助用户快速创建复杂的可视化图表。
DeepClaude：结合 DeepSeek R1 和 Claude AI 各自优势开发的 AI 应用平台，支持 API 调用和零延迟的即时响应
DeepClaude 是一个开源的 AI 应用开发平台，结合了 DeepSeek R1 和 Claude 模型的优势，提供即时响应、端到端加密和高度可配置的功能。
Goedel-Prover：专为自动化数学问题的形式证明生成而设计的 LLM，快速解决形式化数学问题
Goedel-Prover 是一款由普林斯顿大学和清华大学等机构联合推出的开源模型，专注于自动化数学问题的形式证明生成。它通过将自然语言数学问题翻译成形式语言（如 Lean 4），显著提升了数学问题的证明效率。
大模型意图识别工程化实践
本文重点介绍大模型意图识别能力在智能电视核心链路中的落地过程和思考，对比了基础模型、RAG 、以及7b模型微调三种方案的优缺点。
阿里云 DeepSeek-R1 满血版解决方案评测
阿里云的 **DeepSeek-R1 满血版** 是一款基于深度学习的推理模型，专为数学、代码和自然语言处理等复杂任务设计。它在少量标注数据下显著提升推理能力，支持快速部署且操作简便。用户无需专业编程技能，5分钟内即可完成部署。该解决方案提供高效、精准的推理结果，响应速度快，易于集成到现有应用中，特别适合预算有限的个人和小型团队。体验链接：[详情](https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/deepseek-r1-for-platforms)。
低代码：如何实现高效开发的技术解读
低代码开发平台正重塑软件开发流程，通过可视化界面和拖拽式组件设计，使开发变得简单高效。它不仅降低了开发门槛，让初学者也能轻松创建复杂应用，还显著提升了团队协作效率和应用质量。核心引擎的优化升级进一步增强了开发灵活性与性能，支持SQL智能优化、模块化扩展、实时渲染等特性。模型驱动开发和自动化代码生成技术确保了应用的一致性和规范性，满足复杂业务需求。此外，AI融合、插件生态及开放架构为开发者提供了强大的技术支持和丰富的功能选择，推动企业实现高效的数字化转型。低代码开发正在引领一个更加高效、创新和包容的未来。
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