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。
推理
DeepSeek R1
DeepSeek R1-Zero 是一款基于纯强化学习训练的推理模型，无需监督微调即可实现高效推理。在 AIME 2024 竞赛中 Pass@1 分数达到 71.0%，展现强大逻辑与数学推理能力。支持长上下文处理，具备自我进化、多任务泛化等特性，并通过开源和蒸馏技术推动模型应用与优化。
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
Skywork o1
Skywork o1是一款具备中文逻辑推理能力的大规模预训练模型，其核心优势在于内嵌思考、规划和反思能力，显著提升了复杂任务的推理性能。该模型基于开源Llama架构，同时提供增强版以满足更高要求的应用场景。它适用于技术开发者、企业决策者、教育工作者、内容创作者及客户服务等多个领域，助力创新应用开发和高效决策支持。
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