还在忙NSFC申报？试试DeepSeek R1结合牛津的推理Agent用变分推理生成国家自然科学基金申请书

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编者按： > 又到了一年一度的国家自然科学基金申报季，众多科研工作者正在为申报书的撰写绞尽脑汁。如何在有限的时间内，产出一份既专业严谨又富有创新性的申报材料，成为了许多研究者面临的挑战。 本文介绍了一种基于DeepSeek R1大模型与牛津大学最新推理Agent框架相结合的智能辅助方案。该方案的独特之处在于引入了变分推理（Variational Reasoning）技术，通过构建多样化的推理路径，帮助研究者从多个维度深入挖掘研究价值，无限逼近DeepSeek R1 的推理能力，给创造力加上规则，提炼创新亮点。实践表明，这一方案不仅能显著提升申报书的质量。 当前 LLM 推理的瓶颈与突破 近期，随着 OpenAI 的 o1、Qwen-QwQ 和 DeepSeek-R1 等大型推理模型的出现，LLM 在处理复杂推理任务方面取得了显著进展。这些模型通过大规模强化学习，展现出了令人印象深刻的逐 ………………………………