/REASONER2023/reasoner2023.github.io 联系邮箱：reasonerdataset@gmail.com 该数据集构建于视频推荐场景，包含了多种推荐解释目的的真值，例如，增强推荐说服力...数据集内容 REASONER 数据集包含了 2997 个用户，4672 个视频，6115 个标签以及 58000 多条用户与视频的交互记录，这些信息存储在下列文件中： REASONER-Dataset...可解释推荐工具包 连同 REASONER 数据集，该研究还开发了一个可解释推荐算法工具包方便大家使用。...下载源代码 git clone https://github.com/REASONER2023/reasoner2023.github.io.git 2....借助 REASONER 数据集，人们可以围绕多模态解释展开研究。 具有全面人物信息的可解释推荐：通过 REASONER 数据集，人们可以获取脱敏的用户信息，有助于很多方向的研究。
阶跃星辰表示，Step Reasoner mini 最大的亮点之一是实现了「文理兼修」。...而 Step Reasoner mini 也在推理思考中确认了这一点，并最终找到了正确答案：「千岩万转路不定」。...下面来看一道 2024 年的高考数学题： 可以看到，Step Reasoner mini 进行了一番思考后得到了正确答案。...实测中我们发现，如果第一轮和第二轮的答案不一致，Step Reasoner mini 还会持续进行多轮思考，直到得到正确答案。...「文理兼修」的 Step Reasoner mini 能帮助他们吗？ 可以看到，对于英语问题，Step Reasoner mini 能流畅地切换成英语思考模式，同时还能在其中穿插对汉语含义的思考。
正当全球研究者都在为此寻求突破之际，我们看到了一项来自中国的贡献：BGE-Reasoner。...在 BRIGHT 榜单上，BGE-Reasoner 取得 SOTA 表现于 8 月 21 日荣登第一名，BGE-Reasoner-Embed 使用原生查询即表现出色，在向量模型中取得 SOTA 结果，榜单链接...BGE-Reasoner 及 BGE-Reasoner-Embed 与基线模型在 BRIGHT 上的检索表现对比图 技术分析 BGE-Reasoner 采用信息检索中的经典三模块体系： 查询理解 ——...BGE-Reasoner-Rewriter：对初始查询进行理解与改写，生成更适合检索的优化查询； 向量模型 —— BGE-Reasoner-Embed：与 BM25 协同利用改写后的查询进行检索，获取候选文档集合...在实际工作流程中，用户的原始查询首先经过 BGE-Reasoner-Rewriter 改写，然后由 BGE-Reasoner-Embed 与 BM25 并行检索得到候选文档，最后交由 BGE-Reasoner-Reranker
DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。 DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。...) deepseek-reasoner 是 DeepSeek 推出的推理模型。...我们的 API 向用户开放 deepseek-reasoner 思维链的内容，以供用户查看、展示、蒸馏使用。...在使用 deepseek-reasoner 时，请先升级 OpenAI SDK 以支持新参数。...response = client.chat.completions.create( model="deepseek-reasoner", messages=messages,
4.2 Reasoner 优化 Reasoner 是模型的核心组件，负责生成推理过程和最终答案。优化 Reasoner 的方法主要包括行为克隆、偏好优化和强化学习。...5.3 自我进化模式 自我进化模式包括仅优化 Reasoner、Reasoner + Evaluator、Reasoner + Post-Processor、Reasoner + Task Creator...Reasoner + Evaluator：Reasoner 生成的推理结果用于训练 Evaluator，Evaluator 的反馈用于优化 Reasoner。...Reasoner + Post-Processor：Reasoner 生成的推理结果用于训练 Post-Processor，Post-Processor 的修正结果用于进一步训练 Reasoner。...Reasoner + Task Creator：Task Creator 生成更具挑战性的任务来测试 Reasoner，Reasoner 通过解决这些任务来提升自身能力。
相关工具介绍 Drools Jena 提供了处理RDF、 RDFS、 OWL数据的接口，还提供了一个规则引擎 Model m = ModelFactory.createDefaultModel(); Reasoner...(reasoner, m) ?...首先构建owl推理机： Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(); InfModel inf_owl = ModelFactory.createInfModel...(reasoner, myMod); 然后执行类别推理 public static void printStatements(Model m, Resource s, Property p, Resource...Model data = FileManager.get().loadModel(fname); Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(
为此，浙江大学联合香港理工大学等机构的研究者们提出了 InfiGUI-R1，一个基于其创新的 Actor2Reasoner 框架训练的 GUI 智能体，旨在让 AI 像人一样在行动前思考，行动后反思。...图：Actor2Reasoner 框架概览 第一阶段：推理注入（Reasoning Injection）—— 打下推理基础 此阶段的核心目标是完成从「行动者」到「基础推理者」的关键转变。...InfiGUI-R1-3B：小参数，大能量 基于 Actor2Reasoner 框架，研究团队训练出了 InfiGUI-R1-3B 模型（基于 Qwen2.5-VL-3B-Instruct）。...表：AndroidControl 性能对比 这些结果充分证明了 Actor2Reasoner 框架的有效性。...结语 InfiGUI-R1 和 Actor2Reasoner 框架的提出，为开发更智能、更可靠的 GUI 自动化工具开辟了新的道路。
/datasets/zwq2018/embodied_reasoner 一分钟看懂 Embodied-Reasoner 简介 尽管深度思维模型在数学和编码任务上展现出卓越的推理能力，但不同于数学、...因此，Embodied-Reasoner 设计了图文交织的思维链：观察-思考-行动，三者相互交织构成真正的多模态思维链。...对长序列任务更具鲁棒性：Embodied-Reasoner 在处理复杂的长序列决策任务时表现出显著优势。...Embodied-Reasoner 和 Explorer 在所有任务类型中都表现出显著较低的 RER。...Embodied-Reasoner 已发布于 AGIROS 智能机器人操作系统开源社区。
data.add(new Triple(person, hasActedIn, movie)); // 创建推理机 GenericRuleReasoner reasoner...); // HYBRID混合推理 InfGraph infgraph = reasoner.bind(data); infgraph.setDerivationLogging...().create(null); reasoner.setRules(Rule.parseRules( "[ruleHoldShare: (?...c2)] \n" + "-> tableAll().")); reasoner.setMode(GenericRuleReasoner.HYBRID...); InfGraph infgraph = reasoner.bind(myMod.getGraph()); infgraph.setDerivationLogging
快速完成单图谱构建； 基于 NN4K 支持大模型知识抽取，提供完整的 LLM SFT、SPG Based AutoPrompt 和 LLM Invoker 完整链路，并内置 GPT 链路； 开源逻辑规则推理 Reasoner...OpenSPG 将整个应用分为客户端和服务端，客户端包含 KNext 框架，Builder 和 Reasoner 引擎，服务端包含 Schema 服务，TuGraph 图存储引擎，ElasticSearch...了解详情：https://spg.openkg.cn/tutorial/knext/nn4k 更新 5：开源规则推理 Reasoner 规则推理是知识图谱非常重要的一部分，将图谱的事实知识抽象并关联到具有实际的商业价值的逻辑知识...在 OpenSPG 0.0.2 中开源了完整的 Reasoner 能力，包括语法解析，执行计划，推理执行引擎。同时执行引擎侧定义 RDG 引擎扩展层，允许用户将推理能力迁移到自有图计算引擎。...了解详情：https://spg.openkg.cn/introduction/reasoner 作为 2024 年的第一个版本，OpenSPG 在提高易用性，以及和大模型技术结合上迈出了第一步。
(Person, true); HermiT 牛津大学开发的本体推理机 基于hypertableau运算,更加高效 支持OWL 2规则 使用举例 构建一个推理机 Reasoner...hermit = new Reasoner(ontology); 一致性检测 System.out.println(hermit.isConsistent()); 相关工具总结 基于逻辑编程改写的方法...reasoner=ontology.createReasoner(); 并用于查询 Query whatDoPeopleKnowAbout=reasoner.createQuery(new Literal...reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(); InfModel inf_owl = ModelFactory.createInfModel(reasoner...reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(); InfModel inf_owl = ModelFactory.createInfModel(reasoner
YOLOv3-Reasoner2模型在空间上和语义上增强了reasoning层中的特征，并将其与原始的卷积特征进行融合以性能的提升。...2.2 Reasoner配置 1、YOLOv3-Reasoner1 在这个配置中，FPN输出被直接输入到reasoning层。...YOLOv3-Reasoner1的整个体系结构如图4所示。...图4 YOLOv3-Reasoner1 2、YOLOv3-Reasoner2 在这种配置中，reasoning层的输出通过一个Shortcut的方式与FPN输出连接起来。...YOLOv3-Reasoner2的体系结构如图5所示。
Continue添加chat模型 三个版本的模型，Coder是编码、Chat是V3聊天、Reasoner是R1推理。...provider": "deepseek", "apiBase": "https://api.deepseek.com" }, { "title": "DeepSeek Reasoner...", "model": "deepseek-reasoner", "contextLength": 64000, "apiKey": "sk-96**********
在“大模型”下拉菜单中，选择 DeepSeek，根据需求选择 deepseek-chat（适用于日常对话和简单搜索查询）或者 deepseek-reasoner（适用于需要进行深度推理和决策支持的高级应用场景...deepseek-reasoner：适合用于复杂推理和决策支持等场景。 这里可能会需要下载一个本地服务器，无关担忧，下载即可 小贴士：若您不确定哪种模型更适合，可以先尝试 chat 模型。...若发现其无法满足需求，再切换至 reasoner 模型。值得注意的是，reasoner 模型的价格是 chat 模型的两倍。
├── default_kg_retrieval.py│ ├── default_lf_planner.py│ ├── default_memory.py│ ├── default_reasoner.py...:param reasoner: Reasoner instance for reasoning about tasks. ...DefaultMemory(**kwargs) self.reflector = reflector or DefaultReflector(**kwargs) self.reasoner... = reasoner or DefaultReasoner(**kwargs) self.generator = generator or DefaultGenerator(**kwargs...Reasoner推理模块可能是整个框架最复杂的部分了，其关键代码如下class DefaultReasoner(KagReasonerABC): def __init__(self, lf_planner
Body 体 model 设置为deepseek-chat 或者 deepseek-reasoner，max_tokens设置为 2048 。...Body 体 model 设置为deepseek-chat 或者 deepseek-reasoner，max_tokens设置为 2048 。
在“大模型”下拉菜单中，选择 DeepSeek，根据需求选择 deepseek-chat（适合对话交流、搜索查询）或者 deepseek-reasoner（适合深度思考、推理决策）。...deepseek-reasoner：适用于需要深度推理、决策支持等高级场景。 小贴士：如果您不确定使用哪个模型，可以先选择 chat 模型试试看，如果发现需求不满足，再切换成 reasoner 模型。...值得注意的是，reasoner 模型的价格是 chat 模型的两倍。
预加载关键实体kg.preload_entities(["headache", "fever", "stiff_neck", "meningitis"])4.3.2 初始化推理引擎from deepseek.reasoner...import MultiHopReasoner# 初始化多跳推理引擎reasoner = MultiHopReasoner( entity_dim=kg.entity_count, relation_dim...=kg.relation_count, num_hops=4)# 加载预训练模型reasoner.load_state_dict(torch.load("models/reasoner_v2.pth..."))reasoner.eval()4.3.3 处理问答请求from deepseek.api import QuestionAnsweringAPI# 初始化问答APIqa_api = QuestionAnsweringAPI...(kg, reasoner)# 处理具体问题question = "患者出现头痛、发热和颈部僵硬，可能是什么疾病？"
api_base: "https://api.moonshot.cn/v1" api_key_name: moonshot 比如 DeepSeek - model_id: deepseek-reasoner...model_name: deepseek-reasoner aliases: ["r1"] api_base: "https://api.deepseek.com/v1" api_key_name
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