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学习笔记:DeepSeek-R1 等推理大模型是如何进行“深度思考”(Reasoning)的?
发布于:DeepSeek-R1 等推理大模型是如何进行「深度思考」的?本文整理自一堂公开课的学习笔记:从 Test-Time Compute 的本质讲起,梳理打造推理能力的四大技术路径(提示词 CoT、搜索工作流、模仿学习、结果导向强化学习),并深入解密 R1 的完整训练链路与过度思考的挑战。
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学习笔记:一堂课搞懂生成式人工智能的原理
发布于:生成式人工智能为什么能和你对话?本文是一堂生成式 AI 公开课的完整学习笔记:从自回归文字接龙的本质、概率分布与采样,到万物皆可 Token 化的多模态原理,再到 Chat Template、AI 幻觉的成因与 RAG 应对,最后用 Hugging Face Transformers 动手跑通代码实践。