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，南京大学周志华团队的本文，EfficientRectificationofNeuro，SymbolicReasoningInconsistenciesbyAbductiveReflection，在神...

，不仅解决了大语言模型在多轮会话中的诸多问题，还通过一致性奖励模型和局部思考上下文系统等创新方法，显著提升了模型的推理、计划及执行能力，这些贡献为未来大语言模型的发展提供了新的方向和思路，😊...。

在当今人工智能领域，大模型的性能不断提升，其能够处理的上下文长度也随之增加。一旦超出上下文窗口的限制，大模型就需要重新开始对话，这就像“失忆”一样，忘记了之前交流的内容。😅从用户的角度来看，智能体应该...

在人工智能领域，大型语言模型，LLM，的研究和应用正日益成为焦点，近日，Meta与多所顶尖大学合作推出的MLGym，为LLM智能体的评估和开发提供了一个全新的平台，这一创新不仅标志着AI研究工具的一次...