用代码训练大模型思考，其他方面的推理能力也能提升。DeepSeek 团队最新研究，利用 300 多万个实例，将代码转换成思考过程，构建出数据集 CODEI/O，对 Qwen、Llama 等模型进行了训练。
结果，在各种类型的推理任务当中，模型性能都取得了全面提升，包括 在非代码类的推理任务上，也展现出了良好的迁移能力。
研究团队认为，在代码当中暗含了不同类型场景的思考过程，于是想要把这种思考过程“提取”出来训练推理模型。他们生成了大量的训练数据运行这些代码，然后把代码、输入/输出对以及功能描述输入 DeepSeek-V2.5，从而合成自然语言形式的推理过程。
在此基础上，团队还引入了验证和修订机制，形成了更高质量的 CODEI/O++(1)。
DeepSeek 颠覆了 AI 领域，挑战 OpenAI 的主导地位，推出了一系列先进的推理模型。最令人兴奋的是？这些模型完全免费，且没有任何使用限制，人人都可以访问。
在本教程中，我们将对 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 模型进行微调，使用来自 Hugging Face 的医学思维链数据集进行训练，该精简版 DeepSeek-R1 模型是通过在 DeepSeek-R1 生成的数据上微调 Llama 3.1 8B 模型而创建的。它展示了与原始模型相似的推理能力。
Smolagents 是一个可以让你通过几行代码运行强大的 Agent 的 Python 库。它具有以下特点：
CodeAgent 的关键特点包括：
相比传统的工具调用型 Agent，CodeAgent 的优势在于它具有更高的灵活性和可定制性，能够根据任务需求实时生成和执行代码，适用于更复杂和动态的工作流。
在信贷业务中，评分卡分为三种：申请评分卡（A卡）、行为评分卡（B卡）、催收评分卡（C卡），本篇我们来学习一下行为评分卡，首先什么是行为评分卡呢，行为评分卡的使用场景以及目的，适用的信贷产品有哪些？
PDM 需要安装 3.8 以上的 Python 版本。它适用于多个平台，包括 Windows、Linux 和 MacOS。
如前所述，PDM 是一个支持最新 PEP 标准的现代 Python 包和依赖项管理器。但它不仅仅是一个包管理器。它可以在各个方面提升您的开发工作流程。
PDM 有许多功能亮点:
近年，黑猫投诉上关于举报违法催收的信息越来越多。截止目前已经有 93 万多条投诉记录，并非每次举报都一定会被黑猫投诉接受，真实催收投诉越大于 93 万条。
国家一直在加强金融监管，打击非法催收行为力度越来越大，以保护消费者权益和维护金融市场秩序。以下是一些相关的信息和措施：
深度学习模型正在改变人工智能领域，但其庞大的规模和计算需求也成为了实际应用中的瓶颈。模型蒸馏是解决这一问题的一种强大技术手段，它通过 从一个复杂的大规模模型（教师）向一个小而高效的模型（学生）蒸馏知识 来实现。
