reasoning

📑 PageIndex: Índice de documentos para RAG sem vetores e baseado em raciocínio

Lançamento oficial do modelo de raciocínio hierárquico

Infraestrutura nativa em grafos para sistemas de IA contextuais e responsáveis

Um ambiente visual para fluxos de trabalho baseados em agentes: Itere sobre seus agentes 10x mais rápido

Implemente um LLM de raciocínio em PyTorch do zero, passo a passo

TypeDB: Criado para sistemas, não para registros

[ICLR 2023] ReAct: Sinergia entre raciocínio e ação em modelos de linguagem.

De Chain-of-Thought prompting para OpenAI o1 e DeepSeek-R1 🍓

Skywork-R1V é uma série avançada de modelos de IA multimodal desenvolvida pela Skywork AI, especializada em raciocínio de visão e linguagem.

Tutorial, levantamento e guia sobre LLMs de raciocínio

Uma pesquisa sobre Aprendizagem por Reforço para Modelos de Raciocínio de Grande Porte

GLM-4.6V/4.5V/4.1V-Thinking: Rumo ao raciocínio multimodal versátil com aprendizado por reforço escalável

Integração de GraphRAG, LightRAG e Neo4j-llm-graph-builder para construção e busca de grafos de conhecimento. Combina a tecnologia DeepSearch para raciocínio em RAG privado e inclui um framework de avaliação personalizado para GraphRAG.

Curadoria de dados totalmente aberta para modelos de raciocínio

Um modelo de edição de imagem de código aberto SOTA, que visa fornecer desempenho comparável aos modelos de código fechado como GPT-4o e Gemini 2 Flash.

[Embodied-AI-Survey-2025] Lista de artigos e repositório de recursos para Embodied AI

Implementação oficial para "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (fique atento, mais atualizações em breve)

NVIDIA Alpamayo 1 Nano é um modelo VLA de raciocínio aberto de 10B para veículos autônomos que combina trajetórias de direção com raciocínio de Cadeia de Causalidade.

Solução de RL escalável para raciocínio avançado de modelos de linguagem

[ICLR 2026] SimpleVLA-RL: Escalando o treinamento de VLA via aprendizado por reforço

O WFGY está caminhando para o WFGY 5.0 Polaris Protocol, um grande lançamento de código aberto para raciocínio de IA, RAG, agentes e fluxos de trabalho do mundo real. Inclui Mapa de Problemas, Cartão de Depuração Global, WFGY 4.0 e o Easter Egg CFV.

Uma coleção de artigos sobre Agentes de IA (Atualizado quinzenalmente)

Protege Desktop.

[NeurIPS 2025] 🌐 WebThinker: Capacitando modelos de raciocínio de grande escala com capacidade de pesquisa profunda

Mecanismo de decisões de engenharia que sabe quando estão desatualizadas. Estruture, compare, decida — com decaimento de evidências e imposição de paridade. Para Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex e muito mais.

O dataset MATH (NeurIPS 2021).

Um framework de Large Language Model com base de conhecimento de código aberto.

Uma lista curada de artigos e recursos baseada na pesquisa "Agentic Reasoning for Large Language Models"

Últimos avanços no raciocínio System-2

Entendendo o treinamento tipo R1-Zero: uma perspectiva crítica.