来源：机器之心本文约5500字，建议阅读10分钟本文介绍了“梯度积累”的算法教程。让算力资源用到极致，是每一位开发者的必修课。自从大模型变成热门趋势之后，GPU 就成了紧俏的物资。很多企业的储备都不一定充足，更不用说个人开发者了。有没有什么方法可以更高效的利用算力训练模型？在最近的一篇博客，Sebastian Raschka 介绍了「梯度累积」的方法，能够在 GPU 内存受限时使用更大 batc.

在图中，“AI 共研智能体的专用智能体”部分中的红色方框表示具有不同逻辑与功能的独立智能体，蓝色方框表示科研人员参与与反馈的环节；整个架构体现了从工具。监督智能体负责统筹与调度底层助理智能体的工作，每个助理智能体都配备有独立的工具集和数据/文档存储，以完成不同类型的科研任务，包括高保真材料信息检索、原子级建模与仿真、以及文献搜索等。针对特定领域的基准测试也在涌现，例如，自主显微镜的AFMBench

我提出对智能体进行奖励，最大化其生成提示的多样性，这不仅提升了提示在触发目标语言模型不良输出方面的成功率，也提升了整体的探索质量。对于材料发现或机器人学习等代价高昂或耗时的任务，离线强化学习是更理想的选择，因为它利用的是现有数据而不需要额外的交互。我提出了样本重加权策略，对数据集进行加权，使当前离线强化学习算法在训练过程中能发现远优于数据集中已有解的解决方案，即使数据集中主要是低奖励的样本。强化学

为评估问题的难度，我们计算 Solver 在该问题上的准确率（6），并将 Proposer 的难度奖励定义为该准确率的反比（7）；同时，还会加入一个多样性奖励以鼓励生成新颖的问题（8）。我们在多种模型规模上进行实验，包括 Qwen3-0.6B-Base、Qwen3-1.7B-Base、Qwen3-4B-Base、Qwen2.5-0.5B-Base、Qwen2.5-1.5B-Base 和 Qwen2

其三是支持决策点的多步骤工作流，允许复杂的业务逻辑实现；当用户在讨论特定书籍后提出"给我一个500字的总结"这样的请求时，系统能够准确识别其指向性，理解用户需要的是该特定书籍的总结，而非通用性摘要。本系统的核心特性包括：基于智能判断机制的自动网络搜索触发、跨多轮对话的上下文状态管理、多策略搜索机制与智能回退、透明的信息源追溯体系，以及专业级PDF文档生成功能。构建智能LangGraph代理需要的不

通过采用模块化设计、严格的优化和对语言学原理的深入理解，开发者能够构建不仅能高效处理文本，还能捕捉人类语言微妙之处的系统。早期的算法，如经典统计模型中应用的方法，在处理人类语言的细微差别时常常表现不佳。在快速发展的自然语言处理(NLP)领域，分词(tokenization)作为将原始文本转换为机器可处理格式的首要环节，具有不可替代的重要性。编码模块，将分词后的文本转换为数值表示；当前，分词已不仅仅

用户只需要给模型一张包含多个物体/角色的首帧，再配一个文本prompt，FFGo就能让模型自动「记住」所有元素并生成交互视频, 且画面一致性、物体身份保持、动作连贯都非常强，甚至支持「多达5个参考实体同时融合」,而 VACE/SkyReels-A2限制在3个以内，会直接漏物体。最新方法FFGo改变了我们对视频生成模型中第一帧的理解。但是这个神奇的转场提示词<transition>对于每个模型，每个

我们讨论了 RL for LRM 的基础性与仍具争议的问题（§4），如 RL 的角色（§4.1）、RL 与监督微调（SFT）的关系（§4.2）、模型先验（§4.3）、训练范式（§4.4）与奖励定义（§4.5），并指出这些问题值得进一步探索以推动 RL 的持续扩展。我们回顾了 RL 在多种任务中的应用（§6），涵盖代码任务（§6.1）、智能体任务（§6.2）、多模态任务（§6.3）、多智能体系统（§

智能行程规划系统体现了这种架构的优势：主编排智能体分析用户需求，识别出交通、住宿、活动等子需求，然后将相应任务分配给航班搜索、酒店预订、景点推荐等专业智能体。报告生成系统是典型案例：数据收集智能体获取原始信息，格式化智能体进行结构整理，分析智能体提取关键洞察，优化智能体改进表达质量，最后由交付智能体生成最终输出。大模型能力的快速提升正在改变编排架构的必要性。当你有一个由研究员、文案、数据分析师和质

首先，研究者从模型拒绝回答不安全输入的响应中，统计出一组高频出现的、具有明确拒绝语义的 token（如 “sorry”, “unable”, “unfortunately” 等），并利用 one-hot 编码的方式，在词汇空间中构造出一个 “拒绝语义向量” （RV），作为模型拒绝行为的表示。如图 2 所示，每组样本都计算出其对应的拒绝强度向量 F，并将不安全输入的 F 与安全输入的 F 相减，得到