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Y11

23小时前

如果你也想深入了解<LLM-based planning agents>领域，推荐参考三篇研究： 《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》揭示了思维链提示如何激发模型推理； 《HuggingGPT》展示了多模态工具协同的实践； 《Understanding the planning of L

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吕立青_JimmyLv (🐣, 🐣) 2𐃏25 | building bibigpt.co

1天前

再尝试复刻 dont 哥的工作流， MCP 截图 tweet 👉 自动发小红书 round 1 chrome-devtools-mcp 果然失败了，很弱鸡😂 round 2 playwright mcp 也失败了，各自的 tools 很多 round 3 cursor 自带的 Browser 细节其实很多，比如 3:4 比例 + 仅保留内容主体 翻看 dont 哥的 tweet 发现

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𝙩𝙮≃𝙛{𝕩}^A𝕀²·ℙarad𝕚g𝕞

2天前

预训练应该应该增加推理语料的多样性，然后SFT阶段使用一小套高质量数据监督微调，然后用奖励稳定下来。 预训练阶段逼着LLM自己学习内化，然后用sft高质量数据强化，最后用reward策略优化固化。 ---- Paper – arxiv. org/abs/2510.03264 Paper Title: "Front-Loading Reasoning: The Synergy between

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LysonOber

3天前

理光（Ricoh）推出了面向企业的 “Dify 支持服务（Dify Support Service）”。 作为其本地部署版 LLM 套件的可选服务，该方案提供了“实地支持”，帮助企业现场人员开发符合自身业务需求的 Dify 应用。 从其针对大型企业导入支持的举措来看，可以看出 Dify 在企业级应用方面的推进正在加速。 详情见下方回复👇

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Dify Base| Dify・n8nの基礎から応用まで

3天前

リコーが企業向けの「Dify支援サービス」を提供開始。 オンプレLLMキットのオプションとして、現場担当者が自社の業務に合わせたDifyアプリを開発するのを「伴走支援」するといった内容。 大手による導入支援を見ても、Difyのエンタープライズ活用が進んでいることがわかります。詳細はリプ👇