https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/tags/%E8%AE%BA%E6%96%87/一个关注 AI 各领域的专题博客https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_ocr/Tue, 21 Oct 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_ocr/本文介绍了DeepSeek-OCR，一种革命性的AI模型，能够将长文本处理效率提升数十倍，从而实现对超长文档的快速处理。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/baidu/ernie4.5_open_now/Mon, 30 Jun 2025 22:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/baidu/ernie4.5_open_now/本文介绍了百度开源的ERNIE 4.5模型，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/reinforced_selfplay_reasoning_w_zero_data/Sun, 11 May 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/reinforced_selfplay_reasoning_w_zero_data/论文介绍了强化自博弈推理的零数据范式，通过自博弈生成任务和验证，实现无需依赖人工标注数据或预设任务的自主学习推理。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/mas/mas_reinforcement/Sat, 26 Apr 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/mas/mas_reinforcement/本文介绍了多智能体强化学习（MARL）在多智能体系统（MAS）中的应用：理论、算法、应用与展望。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/products/cursor/Sat, 12 Apr 2025 21:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/products/cursor/Cursor AI 最佳实践：提升编码效率与代码质量的权威指南https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/cod-chain-of-draft/Sat, 01 Mar 2025 20:00:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/cod-chain-of-draft/本文介绍了Chain of Draft（CoD）论文，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/test_time_scaling/Wed, 19 Feb 2025 16:40:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/test_time_scaling/本文介绍了Test-Time Scaling（测试时扩展）的概念，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_v3/Fri, 14 Feb 2025 18:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_v3/本文介绍了深度求索（DeepSeek）公司推出的新一代推理模型DeepSeek-V3，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek-finetuning/Fri, 14 Feb 2025 18:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek-finetuning/本文介绍了如何使用合成推理数据集微调DeepSeek-R1模型.https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/s1_simple_testtimescaling/Mon, 10 Feb 2025 21:36:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/training/s1_simple_testtimescaling/本文介绍了来自李飞飞团队的Simple Test-Time Scaling论文，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_r1/Mon, 10 Feb 2025 20:10:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/deepseek/deepseek_r1/本文介绍了深度求索（DeepSeek）公司推出的新一代推理模型DeepSeek-R1，并对其技术原理、主要贡献、论文方法、评估结果和局限性进行了详细解读。https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/pangu_deepdive/Mon, 01 Jan 2024 00:00:00 +0800https://c44db530.hobbytp-github-io.pages.dev/zh/papers/pangu_deepdive/Pangu相关论文的深度解析和资源链接