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A systematic reasoning MCP server implementation for Claude Desktop with beam search and thought evaluation.
视觉语言模型(VLM),基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作,如放大图像区域或选择视频帧,更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法,基于指令调优让模型熟悉视觉操作,用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩,显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
Klear-Reasoner 是快手推出的基于 Qwen3-8B-Base 的推理模型,专注于提升数学和代码推理能力。模型通过长思维链监督微调(long CoT SFT)和强化学习(RL)训练,核心创新是 GPPO算法,通过保留被裁剪的梯度信息,解决传统方法中探索能力受限和负样本收敛慢的问题,在 AIME 和 LiveCodeBench 等基准测试中达到 8B 模型的顶尖水平。Klear-Reas
YuLan-OneSim(玉兰-万象)是中国人民大学高瓴 AI 学院RUC-GSAI团队推出的新型社会模拟器。基于大型语言模型(LLM)Agents 模拟人类社会行为,无需编程构建模拟场景,基于自然语言交互生成代码。YuLan-OneSim提供50多个涵盖8个主要社会科学领域的默认场景,支持高达10万Agents的大规模模拟,基于外部反馈自动优化LLM。YuLan-OneSim具备AI社会研究者功
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