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平时用 RAG 的时候，得把文档原文传到云端才能让 AI 基于文档回答问题，但这样一来，像公司合同、病历这种私密文档就有泄露风险。后来有人提出了 “PRAG 技术”，它不传原文，而是把文档变成 AI 模型里的一种参数（叫 LoRA），能避免隐私泄露，但新问题又来了：一是每个文档都要单独生成问答对、调整 AI 模型才能变成 LoRA，速度特别慢；二是它只靠自己生成的问答对学习，和标准 RAG 的 “

IBM推出智能体通信协议ACP，推动AI智能体互操作性发展 IBM研究中心于2025年推出智能体通信协议(ACP)，旨在解决AI智能体间的互操作性问题。ACP作为开放式通信标准，支持不同框架和技术栈的智能体相互协作，有效解决了当前智能体集成面临的框架多样性、自定义集成复杂等挑战。该协议随后被捐赠给Linux基金会，并与谷歌的A2A协议合并，形成了统一的行业标准。项目展示了基于ACP-SDK构建的深

Open-R1 是 Hugging Face 发起的一个项目，旨在公开复现 DeepSeek-R1 的完整流程。DeepSeek-R1 是一种大型语言模型，Open-R1 的目标是让任何人都能复现和在此基础上进行构建，降低研究和开发门槛。：随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型如 GPT-3 等在自然语言处理领域取得了巨大成功。DeepSeek-R1 作为一个重要的模型，其完整复现具有重要的研究

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........该采样器的作用是将数据集的索引重复次，以保证每个提示能在多个进程中重复出现，从而确保相同的提示被分配到不同的 GPU 上，进而正确计算和归一化每个提示组内的奖励。类继承自，用于实现 GRPO 训练方法。此方法源自论文。..."""GRPOConfig类是为设计的配置类，用于管理与 GRPO 训练相关的各种参数。它继承自，这意味着它可以使用库中训练参数的基本配置，并在此基础上扩展特定

1943年，心理学家Warren McCulloch和数理逻辑学家Walter Pitts在合作的《A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity》论文中提出并给出了人工神经网络的概念及人工神经元的数学模型，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家唐纳德·赫布在《The Organization of Beha

通过简单的步骤，用户可以将 Hugging Face 上的模型转换为 GGUF 格式，实现在本地离线运行大型语言模型。文章首先介绍了 Ollama 的优势，包括简单的命令行界面、内置 REST API、快速模型切换和离线支持。然后详细讲解了完整的工作流程：从寻找或创建 GGUF 版本的模型，到编写 Modelfile、创建和运行模型。对于没有现成 GGUF 版本的模型，文章还提供了详细的转换教程，

阿里团队提出WebWalkerQA基准和WebWalker多智能体框架，解决传统RAG在开放域问答中仅能横向检索浅层内容的问题。WebWalkerQA包含680道需多层级网页跳转的中英双语题目，测试显示GPT-4o准确率仅40%。WebWalker通过Explorer（模拟点击）和Critic（信息筛选）双Agent协同，实现纵向深度检索。实验表明，横向RAG与纵向WebWalker结合可使准确率

Kimi-1.5 和 DeepSeek-R1 都是通过强化学习提升大型语言模型推理能力的优秀模型。Kimi-1.5 在多模态任务中表现出色，而 DeepSeek-R1 在数学和编码任务中略胜一筹。未来的研究可以进一步探索如何结合两者的优点，开发出更高效、更通用的推理模型。