数学

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Search-R1:用强化学习训练LLM推理并利用搜索引擎今天,我想和大家分享一篇发表于COLM 2025会议的论文:《Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning》。这篇论文由来自伊利诺伊大学、麻省大学安姆斯特分校和G

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Langchain中实现多Agent的利器-基于图论的️ LangGraph,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

LangGraph的出现LangChain中的智能体从数据结构的角度来讲等同于一个有向无环图,也就是说,chain在推理过程中无法被循环调用.而尽管AgentExecutor(代理执行器)支持’循环’.但是缺乏精确控制能力,时常发生失控陷入死循环的情况.使用代理执行器实现循环调用LLM的能力,其调用过程主要有两步: 通过大模型来决定采取什么行动,使用什么工具,对用户采取输出响应 执行步骤1中的行