大型语言模型
Agentic Reasoning
Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。
Mistral AI
Mistral AI 推出了 Mistral 7B,这是一种突破性的 7.3B 参数语言模型,它的功能超越了许多大型模型,提供了增强的推理、理解和概括,同时高效且具有成本效益。
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A
WebDreamer
WebDreamer是一款基于大型语言模型的网络智能体,专注于通过模拟和预测网络交互结果来进行高效的任务规划与决策。它具备模拟函数、评分函数以及候选动作生成等功能,能够显著提升网络任务执行的效率与安全性,同时支持多种应用场景,包括网页自动化、智能搜索、客户服务等领域。