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![《智能体设计模式》之反思模式：自我评估和迭代改进[译]](https://www.vergex.cn/wp-content/themes/b2/Assets/fontend/images/default-img.jpg)
《智能体设计模式》之反思模式：自我评估和迭代改进[译]
本文深度解析了 AI 智能体设计中的“反思模式”，该模式旨在赋予智能体自我评估和迭代改进的能力，从而显著提升任务输出质量。文章首先介绍了反思模式的核心理念，即通过“执行→评估→优化→迭代”的反馈循环，克服传统智能体一次性输出的局限性。随后，详细阐述了其关键实现方式——“生产者-评论者”架构，通过职责分离确保评估的客观性。文章还列举了创意写作、代码生成、复杂问题解决、摘要综合、规划策略和对话智能体等…- 0
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DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek 发布了其 R1 模型的小版本更新 DeepSeek-R1-0528，基于 DeepSeek V3 Base 基座，通过增强后训练显著提升了模型的思维深度和推理能力。新版本在数学、编程和通用逻辑等多项基准测试中表现优异，特别是在复杂推理任务如 AIME 2025 中准确率大幅提升。文章提到模型在解题过程中使用了更多 tokens 进行深入思考。此外，新版模型优化了幻觉问题，降低幻觉…- 0
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迈向可信 AI：LLM 幻觉的分析与优化
本文深入探讨了 LLM 幻觉（即模型生成与事实不符或虚构信息）这一关键挑战。文章首先简要介绍了 LLM 的训练（预训练、后训练、对齐）和推理（分词、嵌入、Transformer 处理、采样）原理，解释了模型因概率性生成和训练数据限制而产生幻觉的内在原因。随后，详细分析了幻觉的优点（如创造性）和缺点（如误导用户、污染数据）。文章的核心在于提出了一系列多维度的优化方案，包括：通过精准无歧义的 Prom…- 0
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AI优化
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