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MCP server that enhances Claude's reasoning capabilities by integrating DeepSeek R1's advanced reasoning engine
MCP server that enhances Claude's reasoning capabilities by integrating DeepSeek R1's advanced reasoning engine 🤔
A powerful MCP server that enhances Claude's capabilities by integrating DeepSeek R1's cutting-edge reasoning engine.
A Model Context Protocol server providing LLM Agents a second opinion via AI-powered Deepseek-Reasoning R1 mentorship capabilities, including code review, design critique, writing feedback, and idea b
🧠 MCP server implementing RAT (Retrieval Augmented Thinking) - combines DeepSeek's reasoning with GPT-4/Claude/Mistral responses, maintaining conversation context between interactions.
A systematic reasoning MCP server implementation for Claude Desktop with beam search and thought evaluation.
RWKV开源发布了 RWKV7-G1 1.5B 推理模型（Reasoning Model）。模型基于 World v3.5 数据集训练，包含更多小说、网页、数学、代码和 reasoning 数据，总数据为 5.16T tokens。其具备其它同尺寸模型不具备的推理能力和任务能力，同时还支持现实世界 100+ 种语言。 在实际测试中，RWKV7-G1 1.5B 模型的推理逻辑性较强，能够完成有难度的
Operator是OpenAI推出的首款AI智能体。能像人类一样操作网页浏览器的AI工具，可以自动完成各种在线任务，如预订餐厅、购买机票、填写表单等。Operator基于Computer-Using Agent（CUA）的新模型驱动，模型结合了GPT-4o的视觉能力和强化学习的高级推理能力。通过屏幕截图“观察”网页，使用虚拟鼠标和键盘进行操作。Operator目前处于研究预览阶段，仅对美国的Cha
微软研究院的一个研究团队探索了使用主动式强化学习（agentic reinforcement learning）来实现这一目标，也就是说，模型会与专用工具环境中的工具进行交互，并根据收到的反馈调整其推理方式。而他们的探索成果便是 rStar2-Agent，这是一种强大的主动式强化学习方法。使用该方法，这个微软团队训练了一个 14B 的推理模型 rStar2-Agent-14B—— 该模型达到前沿级
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