强化学习

深入探讨 Ecom-RLVE 框架，了解如何利用可验证环境下的强化学习构建无幻觉、高可靠性的电商 AI 智能体，并结合 n1n.ai 的高性能 LLM API 实现快速部署。

深入探讨人工智能领域的范式转移：从单纯追求参数规模转向推理侧算力（Inference-time Compute）。了解 DeepSeek-R1 和 OpenAI o1 等模型如何通过“思考”在逻辑和数学上超越参数量大万倍的巨型模型。

ARC-AGI-3 基准测试的发布标志着 AI 评估范式的转变，从模式匹配转向交互式推理。本文深入探讨为什么顶级 LLM 在该测试中得分不足 1%，以及下一代混合智能体为何需要全新的基础设施栈。

本文深度评测了 16 个主流开源强化学习 (RL) 库，探讨在 DeepSeek-V3 和 R1 时代，如何针对 RLHF、DPO 和 GRPO 选择最合适的训练框架，并提供实战避坑指南。

2026 年大型语言模型 (LLM) 架构深度指南，涵盖 Transformer 基础、RLVR 推理革命、混合专家模型 (MoE) 以及如何根据业务需求选择最佳架构。

本文深度总结了 Andrej Karpathy 长达 3.5 小时的 LLM 教程，涵盖预训练、后训练、RLHF 以及 AI 智能体等核心技术要点。

本文深入探讨了在开源大模型（GPT-OSS）中实现代理（Agentic）工作流强化学习（RL）的技术细节，涵盖 GRPO 算法、奖励模型设计及基础设施优化。

DeepSeek 最近将其 R1 技术论文从 22 页更新到了 86 页，在没有任何官方公告的情况下，详细披露了其多阶段训练流水线、中间检查点以及失败的实验细节。这一更新预示着 DeepSeek-V4 的到来，并为开发者提供了宝贵的训练洞察。