超算互联网平台为 DeepSeek 提供了强大的算力支持，确保模型能够高效运行，处理复杂的任务。通过提供强大的算力支持和优化资源分配，平台使得 DeepSeek 的使用更加普及，推动了全民对 AI 技术的应用和创新。2023 年 4 月 17 日，科技部正式启动了超算互联网平台。该平台旨在将全国范围内的超级计算中心（超算中心）连接起来，形成一个高效的算力网络，提升国家整体的计算能力和资源利用效率。

本文首先分析了现有基于LLM的模型在如何有效地为LLM提供全面的高阶历史信息方面的不足和挑战。然后本文指出，仅依靠LLM的推理能力进行TKG预测仍然是有限的。为了解决这些问题，本文提出了CoH推理，该推理实现了LLM对高阶历史的有效利用。本文将CoH设计为即插即用，以补充和增强基于图的模型的性能。大量的实验结果证明了CoH的优越性，以及它在提高基于图的TKG预测模型性能方面的有效性。

痴呆是一种进行性的神经退行性疾病，影响认知能力，包括记忆力、推理和沟通技能，导致日常活动和社会参与逐渐下降。鉴于近期大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的出现，本文旨在全面分析它们在痴呆护理和研究中的潜在应用和用途。：为此，我们介绍了LLMs，概述了它们的关键特征、能力、局限性、潜在风险以及作为易于使用的软件（例如智能手机应用程序）部署的实际考虑因素。然后，我们探讨了与痴呆相关的各个领域，识别

一、前言说实话，当我看到使用 MCP 服务还需要手动复制粘贴 JSON 的时候，包括现在很多 MCP 服务只有工具，没有资源和提示时，我认为 MCP 还不太成熟。随着今年“智能体”的大爆发，使用工具的诉求越来越强烈。随着 MCP 服务市场、MCP 自动配置功能的出现，MCP 的使用门槛正在降低，越来越多的服务宣布支持 MCP 协议，开始要爆发的趋势。

去年以来，以Cursor为代表的AI编程工具横空出世，彻底点燃了全球开发者对AI辅助编程的热情。海外各种新颖的AI开发工具层出不穷，几乎每周都有新的概念或产品涌现。反观国内，除了几家互联网大厂有所布局，专注于AI编程工具的初创公司似乎相对较少。这固然有国内大模型编程能力仍在追赶的原因，但或许也有一部分原因是，很多人觉得构建一个AI编程工具，特别是具备复杂交互和能力的“智能体（Agent）”，门槛很

单纯的大模型，只能对话和生成文本，是“思想的巨人，行动的矮子”。配上Agent的大模型，能感知环境、使用工具、执行任务，成为“万能助手”。MCP、Function Calling 和 A2A。这三项技术，并不是有你无我的排斥关系，而是可以通力协作的互补关系。大模型通过 Prompt 学习工具使用，实现非结构化任务处理，克服传统规则的“刚性”，使得AGI（Artificial General Int

这个任务是 Manus 的示例任务，通过非常详细的指示，让 Agent 完成高度定制化的旅行方案规划，这样的规划在以往都需要专业的旅行规划师才能完成。报告很长，具体就不放了，直接截取一部分结果：AutoGLM 的完整报告在这里Manus 的在这里，可以作为对比replay=1体验 AutoGLM 沉思的过程，非常激动。因为我知道，就像 DeepSeek R1 是大部分读者对深度思考的第一次体验。A

摘要**电子病历（EMR）在现代医疗中虽然不可或缺，但由于其复杂性和信息冗余性，给临床推理和诊断带来了挑战。为解决这一问题，我们提出了medIKAL（整合知识图谱作为大型语言模型的辅助工具）框架，该框架结合了大型语言模型（LLMs）与知识图谱（KGs），以提升诊断能力。medIKAL根据医疗记录中实体的类型赋予其加权重要性，使得能够在知识图谱中精确定位候选疾病。它创新性地采用类似残差网络的方法，允

Ollama 是一个开源的本地大语言模型运行框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。Ollama 提供对模型量化的支持，可以显著降低显存要求，使得在普通家用计算机上运行大型模型成为可能。Ollama 适用于开发者、研究人员以及对数据隐私有较高要求的用户，它可以帮

本文提出，通过扩展思维模板进行分层LLM推理，能够有效优化推理搜索空间，在数学推理能力上超越诸如 OpenAI o1-preview 和 DeepSeek V3 等强大的LLMs。本团队仅使用 8 个 GPU 对 ReasonFlux-32B 模型进行训练，并引入了三项创新：构建了一个结构化且通用的思维模板库，包含约 500 个高级思维模板，能够推广应用于相似或相关的推理问题。对一系列思维模板进行