不会弹吉他的布鲁克

上下文长度的增加是 LLM 的一个显著发展趋势 。过去几年， 几种长上下文语言模型 陆续问世， 包括 GPT-4 （32k 上下文）、 MosaicML 的 MPT （65k 上下文）、 Anthro

既然监督学习能让AI模仿人类答案，为啥还要折腾强化学习（RLHF）？ ——因为AI也需要"挫折教育"啊！ 监督学习 vs 强化学习 强化学习（答辩课） ： 让AI自由发挥答案，人类老师打分（👍/👎）。

当人们讨论"ChatGPT为何如此迷人"时，常归功于两点：数据洪水的规模效应和聊天界面的丝滑体验。但鲜少人注意到背后真正的魔法——RLHF（人类反馈强化学习），这项让AI学会"察言观色"的黑科技。 完

智能体的大脑 LLM 历史悠久,就像美国科学家通过动物实验研究猴子一样,今天我们解构语言大模型,看看其字里行间的魔法是如何练成的, DeepSeek 的横空出世 ,整个科技圈（甚至全世界）都炸锅

各位看官，今天我们要聊的可是当代最魔幻的黑科技——大语言模型。这货现在不仅能帮你写作业，还能替你给女神发微信，但它的进化史可比你家猫主子打翻水杯的借口还要精彩。

在深度学习的世界里，归一化层（如BatchNorm、LayerNorm）就像一位兢兢业业的“管家”。它们每天忙着给数据做按摩 （减均值、除方差），再涂点护肤品（γ、β scale 和 s

DeepSeek 开源周 Day01 FlashMLA 深度解析 DeepSeek的开源周可谓是给AI界点燃了一根“加速火箭”，一开场便引爆了全球开发者的热情！在北京时间周一上午九点，DeepSeek

图形用户界面（GUI）自动化需要一个能看懂屏幕、会动手（鼠标、键盘都不在话下）的聪明代理。但用一般的 大模型 LLM 来充当这个代理，往往会遇到两个大难题： 如何稳稳找出可点击的图标？ 如何理解截图上

DeepSeek 推理大模型 R1 一出，瞬间在 AI 领域掀起了“核爆”级别的轰动。谁能想到，要实现尖端 AI 表现竟然可以跳过传统的监督微调（SFT）？DeepSeek 却甩手一挥，直接依靠强化学