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TCMLLM由北京交通大学计算机与信息技术学院医学智能团队开发的中医药大语言模型项目,旨在通过大模型方式实现中医临床辅助诊疗(病证诊断、处方推荐等)中医药知识问答等任务,推动中医知识问答、临床辅助诊疗等领域的快速发展。目前针对中医临床智能诊疗问题中的处方推荐任务,发布了中医处方推荐指令微调大模型TCMLLM-PR。研发团队整合了8个数据来源,涵盖4本中医经典教科书《中医内科学》、《中医外科学》、《
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斯坦福大学在AI辅助学术研究领域取得了重大进展,他们的开源工具STORM进化后新增了协作对话机制Co-STORM。这一先进功能使得AI实体能够参与圆桌讨论,模拟人类般的互动。Co-STORM通过整合多个AI专家和一个主持人,在几分钟内生成关于特定主题的深入、经过充分研究的文章,同时具备跟踪和参与对话的能力,通过动态思维导图展示。该工具生成具有多元视角的详细报告,并且可在线免费获取,对研究人员和学生
DeepWiki :基于 GitHub Repo 源代码生成最新版可对话式文档,由 Devin驱动。 开源项目免费使用,无需注册。 私有项目中使用需在 http://devin.ai 注册账号。 直接访问 https://deepwiki.com,或将 GitHub 链接中的 github 替换为 deepwiki。 即:GitHub 仓库链接中的 github 替换为 deepwiki,
在本研究中,我们推出了 MiMo-7B 系列模型,这一系列模型从零开始训练,专为推理任务而生。我们基于 MiMo-7B-Base 进行的强化学习实验表明,我们的模型拥有非凡的推理潜力,甚至超越了规模更大的 32B 模型。此外,我们还对冷启动的 SFT 模型进行了强化学习训练,最终形成了 MiMo-7B-RL,它在数学和代码推理任务上均表现出色,性能堪比 OpenAI o1-mini。 我们开
我们在 Lean 4 中引入了 DeepSeek-Prover-V2,这是一个专为形式化定理证明而设计的开源大型语言模型,其初始化数据通过 DeepSeek-V3 驱动的递归定理证明流程收集。冷启动训练过程首先促使 DeepSeek-V3 将复杂问题分解为一系列子目标。已解决子目标的证明被合成为一个思路链,并结合 DeepSeek-V3 的逐步推理,为强化学习创建初始冷启动。这一过程使我们能够将非
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