LCR 051. 二叉树中的最大路径和
困难路径 被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。该路径 至少包含一个 节点，且不一定经过根节点。路径和 是路径中各节点
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PTX Loss（Pretraining Loss Extension）是强化学习（尤其是基于PPO的RLHF框架）中用于微调语言模型时引入的一种混合损失函数组件，旨在平衡模型在强化学习优化过程中的
阅读全文GPT-5 Prompt Migration and Improvement Using the New Optimizer
GPT-5 系列模型是我们迄今为止发布的最智能的模型，在各方面的能力上都有了质的飞跃。GPT-5 特别擅长代理任务执行、编程和可控性，无论是好奇的用户还是高级研究人员，它都非常适用。GPT-5 将受
阅读全文Task 异步流 coroutine 实现
/** * @brief Standard C++20 coroutine-based Task implementation * @tparam T The result type of the
阅读全文std::exception_ptr 的使用场景
std::exception_ptr 是 C++11 中一个非常重要的工具，它让你能够捕获、存储和跨域（例如在不同函数或线程之间）传递异常，从而实现了更灵活的异常处理机制。下面这个表格总结了 std
阅读全文C++ corotine 介绍
C20 引入的协程（Coroutine）是一种可以暂停（suspend）和恢复（resume）执行的函数，它彻底改变了C处理异步操作和惰性生成数据序列的方式，让我们能够以同步的编码风格编写高效的异步
阅读全文std::optional 和 std::nullopt
std::optional 是 C++17 中引入的一个非常重要的模板类，用于清晰地表达一个值“可能存在”或“可能不存在”的语义。而 std::nullopt 则是一个用于明确表示“不存在”状态的常
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SSH 插件下载ssh 依赖三个插件：在这里插入图片描述下载插件，点击 Download VSIX:在这里插入图片描述到远程vscode上安装：在这里插入图片描述vscode-server 安装将$
阅读全文nlohmann/json 库简介
nlohmann/json 是一个专为现代 C++ 设计的 JSON 库，以其直观的 API、强大的功能性和卓越的易用性而广受欢迎。下面综合介绍其主要特性、安装集成、核心功能及适用场景。主要特性nl
阅读全文Intro to C++ Coroutines: Concept
各位开发者，时机已到。我们即将揭开 C++ 语言的最新概念——协程。它们已经被多种编程语言所采用，比如• C# 的异步任务和可生成迭代器，构成了 LINQ 的基础；• JavaScript 中的 a
阅读全文Hugging Face BPE Tokenizer 的资源文件
在Hugging Face等平台的大语言模型中，vocab.json、merges.txt 和 added_tokens.json 是分词器（Tokenizer）的核心配置文件。它们共同定义了如何将
阅读全文移动语义 std::move 和完美转发 std::forward
移动语义和完美转发是现代C++中用于提升程序效率的两个重要特性。下面这个表格清晰地展示了它们的主要特点。特性核心目标关键机制主要应用场景移动语义转移资源所有权，避免不必要的深拷贝，提升性能。右值引用
阅读全文ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage?
Abstract大型语言模型（LLMs）在决策和推理方面已展现出显著的潜力，尤其是在与各种工具相结合的情况下，能够有效地解决复杂问题。然而，目前用于评估 LLMs 工具使用能力的基准存在一些局限性：
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在这里插入图片描述“RULER（Relative Universal LLM-Elicited Rewards）”是一种通用型奖励函数，它利用语言模型作为评判者来对多个智能体的行动轨迹进行排序。该机
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SFT（监督微调）和RFT（强化学习微调）是优化大型语言模型（LLMs）的两种核心技术，它们在理念、实现方式和适用场景上有着显著区别。下面这张表格汇总了它们的主要差异，方便你快速了解：对比维度监督微
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一、研究背景与目标问题定位：• 前作局限：CosyVoice 2虽实现低延迟流式合成和接近人声的质量，但在语言覆盖（仅中英文）、领域多样性（广播场景为主）、数据规模（万小时级）和文本鲁棒性（特殊符号
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论文揭示了自回归大型语言模型（LLMs）在逻辑泛化上的一个根本性缺陷，即“逆转诅咒”（Reversal Curse）。以下是论文的核心内容：在这里插入图片描述比较早的论文了，现在是否还存在这个问题有
阅读全文CosyVoice 3: Towards In-the-wild Speech Generation
Abstract在我们之前的工作中，我们推出了一个可扩展的流式语音合成模型 CosyVoice 2，它将大型语言模型（LLM）与分块感知流匹配（FM）模型相结合，实现了低延迟的双流语音合成和人类同等
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我们来深度解析这篇关于中文语音合成（TTS）自然度问题、成因与解决方案的文章。文章结构清晰，内容深入，聚焦于中文TTS的独特挑战和前沿解决方案。核心主题： 提升中文TTS的自然度，关键在于解决其特有
阅读全文上下文工程（Context Engineering）
背景目前Prompt工程已相对成熟，已有大量最佳实践和工具支持。但Prompt工程有一定的局限性，想象一下，你正在使用大模型解决一个复杂的工作问题，传统的做法是精心设计一个提示词，希望一次性得到满意
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构建能够在实际中真正发挥作用的大型语言模型（LLM）程序并非易事。您需要考虑如何协调这一多步骤的工作流程，跟踪各参与者的状态，实施必要的限制措施，并实时监控决策过程。幸运的是，LangGrap
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在这里插入图片描述LangGraph 是由 LangChain 团队开发的开源框架，专为构建状态化、多智能体（Multi-Agent）动态工作流而设计。它通过图结构（Graph） 管理复杂任务流程，
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1. 研究背景与问题• SFT的局限性：传统监督微调（SFT）在LLM任务适配中简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。RL依赖奖励信号探索策略，但计算成本高且需人工设计奖励函数。• 核心问题：能
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