【代码】MCP Server 官网例子。

参见脚本，一个用于训练的独立脚本脚本从OpenAI加载预训练权重并基于提示生成文本您可以在中找到练习解答。

类提供了一种机制，允许用户在需要时取消挂起的异步调用。通过添加回调函数和关联Future对象，当调用cancel方法时，所有与该取消令牌关联的操作都将被取消。同时，使用线程锁确保了在多线程环境下的线程安全。

LFM2 是 Liquid AI 推出的新一代混合模型，专为边缘 AI 和端侧部署而设计，在质量、速度和内存效率方面树立了全新标准。此次开源了四个经过后训练（post-trained）的模型权重，参数量分别为 3.5 亿（350M）、7 亿（700M）、12 亿（1.2B）和 26 亿（2.6B）。训练与推理更快速：LFM2 的训练速度相比上一代模型提升 3 倍；在 CPU 上的解码（decode

【代码】Qwen3 中旋转位置编码。

GSPO不仅是一种更加稳定和高效的RL算法，更是推动语言模型智能进一步发展的关键技术。其序列级别的优化理念与奖励机制的自然对齐，为未来RL训练提供了新的理论基础和实践路径。阿里巴巴Qwen团队已将GSP成功应用于Qwen3系列的训练中，取得了显著性能提升，并将继续推动RL技术在大模型训练中的规模化应用。

PAPER_DIR = "papers" # 定义存储论文信息的目录装饰器将此函数注册为MCP服务的工具参数topic: 要搜索的主题: 最大结果数量（默认5个）返回值：找到的论文ID列表功能流程创建arXiv客户端按相关性搜索主题相关论文为该主题创建目录（如尝试加载已有的论文信息（如果存在）处理每篇论文，提取标题、作者、摘要等信息将论文信息保存到JSON文件中返回论文ID列表搜索arXiv上的论

正如其论文中所揭示的，当使用 LiveCodeBench 进行时间分段评测时，一些在传统基准上表现优异的模型（如早期的 DeepSeek 和 GPT-4-O）在面对其“截止日期”之后的新题时，性能出现了显著下降。它们的题目可能早已被“投喂”进模型的训练数据中，导致评测结果失真——模型不是靠“真才实学”，而是靠“死记硬背”取得了高分。研究发现，虽然模型在不同任务上的排名大致相关，但相对差距会变化。这

启动RAGFlow服务器。设置Python路径和库。RAGFlow服务器。取消HTTP代理设置。

Muon通过矩阵正交化和分布式优化设计，为LLM训练提供了高效、稳定的新选择。其开源实现和实验数据不仅验证了技术可行性，更为后续研究提供了宝贵资源。在AI模型规模持续膨胀的今天，此类工作对降低训练成本、加速AGI发展具有重要意义。