参考文献

• 论文
• HuggingFace
• ModelScope

DeepSeek R1 的技术流程

DeepSeek R1 的技术流程可总结为以下范式： 1.DeepSeek R1-Zero 的生成： 基于 DeepSeek V3-Base 模型，通过强化学习（RL），直接训练出 DeepSeek R1-Zero 模型。该阶段不进行监督微调 (SFT)，旨在探索模型自主发展推理能力的潜力。 2.推理链可读性增强：

多智能体系统：原理、类型与比较研究

来自智谱清言的“沉思”，prompt是“调查并比较不同的人工智能多智能体系统”

引言

多智能体系统(MAS, Multi-Agent Systems)是人工智能领域中的重要研究方向，它由多个具有自主性的智能体组成，这些智能体能够感知环境并通过交互与协作来实现共同目标。随着人工智能技术的快速发展，多智能体系统在游戏开发、机器人技术、经济模拟和人工智能研究等多个领域展现出广泛的应用前景。本报告将深入探讨多智能体系统的基本概念、分类、关键特征及其在不同应用场景中的表现，并对主流框架进行全面比较，以期为相关领域的研究者和开发者提供有价值的参考。

人工智能多智能体系统：架构、交互与应用综合研究报告

1. 引言

1.1 目的与范围

多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）作为人工智能（AI）和分布式系统领域的一个重要范式，近年来受到了广泛关注 1。本报告旨在基于英文学术文献和技术文档，对不同的人工智能多智能体系统进行全面的调研、分析和比较，并以中文形式呈现研究结果。报告将系统性地探讨MAS的定义、核心概念、关键组件、不同架构类型、典型框架与实例、智能体间的通信机制、协调与协商策略、学习能力（特别是多智能体强化学习）以及主要应用领域，最终进行综合比较分析。

部分工具（如文本浏览器、文本检查器）直接借鉴了Magentic-One的设计，实现了文本文件解析和简易Web浏览。

多智能体社会模拟的最新研究动态

在多智能体系统（MAS）和社会模拟领域，最近有几个重要的项目和研究方向引起了广泛关注。以下是一些关键的项目和研究方向的概述：

1. 斯坦福大学 (Stanford) - “Generative Agents” 项目

当然，以下是修改后的技术中文内容，准备发布：

大模型 RAG（检索增强生成）应用演进之路与技术解析：

大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）应用，其演进历程是一部不断突破局限、追求卓越性能与灵活性的奋斗史。从最初的朴素检索到如今的模块化智能系统，RAG 应用在每个阶段都取得了显著进展。本文将深入剖析这一演进过程，揭示其技术细节与未来趋势。¹