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多角度、真实用户标注,人大&华为推出可解释推荐数据集REASONER

/REASONER2023/reasoner2023.github.io 联系邮箱:reasonerdataset@gmail.com 该数据集构建于视频推荐场景,包含了多种推荐解释目的的真值,例如,增强推荐说服力...数据集内容 REASONER 数据集包含了 2997 个用户,4672 个视频,6115 个标签以及 58000 多条用户与视频的交互记录,这些信息存储在下列文件中: REASONER-Dataset...可解释推荐工具包 连同 REASONER 数据集,该研究还开发了一个可解释推荐算法工具包方便大家使用。...下载源代码 git clone https://github.com/REASONER2023/reasoner2023.github.io.git 2....借助 REASONER 数据集,人们可以围绕多模态解释展开研究。 具有全面人物信息的可解释推荐:通过 REASONER 数据集,人们可以获取脱敏的用户信息,有助于很多方向的研究。

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多角度、真实用户标注,人大&华为推出可解释推荐数据集REASONER

/REASONER2023/reasoner2023.github.io 联系邮箱:reasonerdataset@gmail.com 该数据集构建于视频推荐场景,包含了多种推荐解释目的的真值,例如,增强推荐说服力...数据集内容 REASONER 数据集包含了 2997 个用户,4672 个视频,6115 个标签以及 58000 多条用户与视频的交互记录,这些信息存储在下列文件中: REASONER-Dataset...可解释推荐工具包 连同 REASONER 数据集,该研究还开发了一个可解释推荐算法工具包方便大家使用。...下载源代码 git clone https://github.com/REASONER2023/reasoner2023.github.io.git 2....借助 REASONER 数据集,人们可以围绕多模态解释展开研究。 具有全面人物信息的可解释推荐:通过 REASONER 数据集,人们可以获取脱敏的用户信息,有助于很多方向的研究。

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    刚刚,阶跃星辰发布Step R-mini!推理模型从此不再文理偏科

    阶跃星辰表示,Step Reasoner mini 最大的亮点之一是实现了「文理兼修」。...而 Step Reasoner mini 也在推理思考中确认了这一点,并最终找到了正确答案:「千岩万转路不定」。...下面来看一道 2024 年的高考数学题: 可以看到,Step Reasoner mini 进行了一番思考后得到了正确答案。...实测中我们发现,如果第一轮和第二轮的答案不一致,Step Reasoner mini 还会持续进行多轮思考,直到得到正确答案。...「文理兼修」的 Step Reasoner mini 能帮助他们吗? 可以看到,对于英语问题,Step Reasoner mini 能流畅地切换成英语思考模式,同时还能在其中穿插对汉语含义的思考。

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    打破瓶颈,让RAG学会思考:中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner

    正当全球研究者都在为此寻求突破之际,我们看到了一项来自中国的贡献:BGE-Reasoner。...在 BRIGHT 榜单上,BGE-Reasoner 取得 SOTA 表现于 8 月 21 日荣登第一名,BGE-Reasoner-Embed 使用原生查询即表现出色,在向量模型中取得 SOTA 结果,榜单链接...BGE-Reasoner 及 BGE-Reasoner-Embed 与基线模型在 BRIGHT 上的检索表现对比图 技术分析 BGE-Reasoner 采用信息检索中的经典三模块体系: 查询理解 ——...BGE-Reasoner-Rewriter:对初始查询进行理解与改写,生成更适合检索的优化查询; 向量模型 —— BGE-Reasoner-Embed:与 BM25 协同利用改写后的查询进行检索,获取候选文档集合...在实际工作流程中,用户的原始查询首先经过 BGE-Reasoner-Rewriter 改写,然后由 BGE-Reasoner-Embed 与 BM25 并行检索得到候选文档,最后交由 BGE-Reasoner-Reranker

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    从自我进化视角出发,全面解析LLM的推理能力技术演进路径

    4.2 Reasoner 优化 Reasoner 是模型的核心组件,负责生成推理过程和最终答案。优化 Reasoner 的方法主要包括行为克隆、偏好优化和强化学习。...5.3 自我进化模式 自我进化模式包括仅优化 Reasoner、Reasoner + Evaluator、Reasoner + Post-Processor、Reasoner + Task Creator...Reasoner + Evaluator:Reasoner 生成的推理结果用于训练 Evaluator,Evaluator 的反馈用于优化 Reasoner。...Reasoner + Post-Processor:Reasoner 生成的推理结果用于训练 Post-Processor,Post-Processor 的修正结果用于进一步训练 Reasoner。...Reasoner + Task Creator:Task Creator 生成更具挑战性的任务来测试 Reasoner,Reasoner 通过解决这些任务来提升自身能力。

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    浙大&港理工等提出InfiGUI-R1:利用强化学习,让GUI智能体学会规划任务、反思错误

    为此,浙江大学联合香港理工大学等机构的研究者们提出了 InfiGUI-R1,一个基于其创新的 Actor2Reasoner 框架训练的 GUI 智能体,旨在让 AI 像人一样在行动前思考,行动后反思。...图:Actor2Reasoner 框架概览 第一阶段:推理注入(Reasoning Injection)—— 打下推理基础 此阶段的核心目标是完成从「行动者」到「基础推理者」的关键转变。...InfiGUI-R1-3B:小参数,大能量 基于 Actor2Reasoner 框架,研究团队训练出了 InfiGUI-R1-3B 模型(基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct)。...表:AndroidControl 性能对比 这些结果充分证明了 Actor2Reasoner 框架的有效性。...结语 InfiGUI-R1 和 Actor2Reasoner 框架的提出,为开发更智能、更可靠的 GUI 自动化工具开辟了新的道路。

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    手把手教你用【Go】语言调用DeepSeek大模型

    比如: deepseek-chat 最多能回 8K(约 6000 字) deepseek-reasoner 最多能回 64K(约 4.8 万字)(适合写长报告、复杂推理)。...模型名称 适合场景 核心功能 一句话总结 deepseek-chat 日常对话、简单问答 支持生成 JSON、调用工具 聊天机器人,能帮你写简短文案、查信息 deepseek-reasoner 复杂推理...模型 输入费用(每百万 tokens) 输出费用(每百万 tokens) deepseek-chat - 缓存命中(常用内容):0.5 元 - 缓存未命中(新内容):2 元 8 元 deepseek-reasoner...输入费用(每百万 tokens) 输出费用(每百万 tokens) deepseek-chat - 缓存命中:0.25 元(5 折) - 缓存未命中:1 元(5 折) 4 元(5 折) deepseek-reasoner

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