[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-DeepWism--DeepWism-R2":3,"tool-DeepWism--DeepWism-R2":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160411,2,"2026-04-18T23:33:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":76,"stars":80,"forks":81,"last_commit_at":82,"license":76,"difficulty_score":83,"env_os":75,"env_gpu":84,"env_ram":84,"env_deps":85,"category_tags":88,"github_topics":76,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":90,"updated_at":91,"faqs":92,"releases":93},9459,"DeepWism\u002FDeepWism-R2","DeepWism-R2","DeepWism R2 is a next-generation AGI system built on the T3CEDS framework (Thin-Thick-Thin Crowd Entropy Dynamics System), which redefines intelligence as a process of entropy reduction rather than attention modeling.","DeepWism-R2 是一款基于全新理论框架构建的下一代通用人工智能系统。它突破了传统 AI 依赖“注意力机制”的局限，首创以“熵减”为核心智能演化原理，旨在更高效地处理高复杂度与高不确定性的难题。\n\n该系统解决了现有模型在面对模糊信息、多领域交叉推理及深度检索时表现不足的痛点。通过独特的“薄 - 厚 - 薄”群体熵动力学架构（T3CEDS），DeepWism-R2 能够先高效捕捉关键输入，再利用群体智能机制进行深层协同推理以大幅降低信息混乱度，最终输出清晰、可执行的决策。这种设计不仅提升了复杂问题的解决能力，还显著增强了决策过程的透明度和可解释性。\n\n在性能表现上，DeepWism-R2 已在多项权威基准测试中取得领先，特别是在极具挑战的“人类最后考试”（HLE）中超越了主流竞品，展现了卓越的科学问答与深度搜索能力。\n\n这款工具特别适合从事前沿算法研究的研究人员、需要处理复杂逻辑推理任务的开发者，以及关注 AI 可解释性与不确定性管理的专业团队使用。对于希望探索超越传统大模型范式、解决深层次认知难题的用户而言，DeepWism-R2 提供了一个极具价值的创新平台。","\u003C!-- markdownlint-disable first-line-h1 -->\n\u003C!-- markdownlint-disable html -->\n\u003C!-- markdownlint-disable no-duplicate-header -->\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDeepWism_DeepWism-R2_readme_996ebddaa104.jpg\" width=\"80%\" alt=\"DeepWism® R2\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Chr>\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"line-height: 1;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.DeepWism.com\u002F\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"Homepage\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🏠%20Homepage-DeepWism®-blue?color=4285f4&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fi.deepwism.com\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"Chat\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤖%20Chat-DeepWism®%20R2-ff6b35?color=ff6b35&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002FDeepWismAI\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"Twitter Follow\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTwitter-DeepWism®-white?logo=x&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhpar2.axon.com.cn\u002Fimg\u002Fwechat.jpg\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"WeChat\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FWeChat-DeepWism®-brightgreen?logo=wechat&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\n  \n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n  \u003C!-- \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDeepWism®-ai\u002FDeepWism® R2\u002Fblob\u002Fmain\u002FHPA_R2.pdf\">\u003Cb>Paper Link\u003C\u002Fb>👁️\u003C\u002Fa> -->\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 1. Introduction\nWe introduce DeepWism® R2(Research&Report), a revolutionary next-generation AI system based on the agents framework - a Thin-Thick-Thin Crowd Entropy Dynamics System (T3CEDS) that establishes entropy reduction as the fundamental mechanism underlying crowd intelligence. This represents a paradigm shift in AI research, moving from traditional attention-based mechanisms to entropy management as the core design principle.\nDeepWism® R2 innovative architecture consists of three distinct yet interconnected layers:\n\n**Thin Perception Layer:**\nEfficiently captures high-dimensional inputs while preserving essential information and reducing input entropy\n\n**Thick Processing Layer:**\nLeverages crowd intelligence mechanisms to actively reduce entropy through structured reasoning, collaborative processing, and deep ranking\n\n**Thin Decision Layer:**\nDistills complex representations into coherent outputs, further reducing entropy to facilitate clear, actionable decisions\n\nDeepWism® R2 achieves **27.5%** accuracy on Humanity's Last Exam (HLE), surpassing OpenAI DeepResearch's **26.6%** and establishing new state-of-the-art performance. In addition, it leads on xbench-ScienceQA with **70.0%** and xbench-DeepSearch with **64.0%**, outperforming all other models.\n\nThese results demonstrate superior capabilities in:\n\nComplex Problem-Solving: Enhanced reasoning through entropy reduction mechanisms\n\nUncertainty Management: Effective handling of high-entropy scenarios\n\nMulti-Domain Generalization: Robust performance across diverse problem domains including science, deep retrieval, and logic\n\nAI Explainability: Transparent decision-making processes through entropy dynamics\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"95%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDeepWism_DeepWism-R2_readme_1912b14297c3.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## 2. Summary\n\n**Revolutionary Architecture: Thin-Thick-Thin Crowd Entropy Dynamics System**\n\n-  Entropy-Centric Design: Unlike traditional attention-based models, DeepWism® R2 is fundamentally designed around entropy reduction principles. This paradigm shift enables more effective handling of complex, uncertain problem spaces that challenge conventional AI systems.\n\n-  Crowd Intelligence Integration: The thick processing layer implements sophisticated crowd intelligence mechanisms that leverage collective reasoning patterns to systematically reduce entropy through collaborative processing and structured analysis.\n\n-  T3CEDS Framework: The three-layer architecture optimizes information flow from high-entropy inputs to low-entropy, actionable outputs, ensuring maximum coherence and decision clarity at each stage.\n\n**Performance Excellence: State-of-the-Art Results**\n\n-  Humanity's Last Exam Leadership: Achieving 27.5% accuracy on HLE, DeepWism® R2 sets new benchmarks in complex reasoning tasks, demonstrating superior performance over leading models including OpenAI DeepResearch, Gemini2.5, and Claude 3.7 Sonnet.\n\n-  Multi-Benchmark Dominance: Consistent excellence across diverse evaluation metrics including AIME2025 (93.3%), GPQA-Diamond (88.0%), MMLU (86.0%), and SWE-bench Verified (72.0%), showcasing robust generalization capabilities.\n\n-  Open Research Commitment: DeepWism® R2 framework will be fully open-sourced with global API access for authenticated users, fostering collaborative advancement in entropy-based AI research.\n\n## 3. Evaluation Results\nComprehensive Benchmark Performance\nDeepWism® R2 demonstrates exceptional performance across multiple challenging benchmarks, establishing new state-of-the-art results in complex reasoning and problem-solving tasks.\n\n| **Model**           | **xbench-ScienceQA** | **xbench-DeepSearch** | **HLE**  | **AIME2025** | **GPQA-Diamond** | **MMLU** | **SWE-bench Verified** |\n| ------------------- | -------------------- | --------------------- | -------- | ------------ | ---------------- | -------- | ---------------------- |\n| **DeepWism® R2**      | **70.0**             | **64.0**              | **27.5** | **93.3**     | **88.0**         | **86.0** | **72.0**               |\n| o3-high             | 60.8                 | 65.0                  | 20.3     | –            | –                | –        | –                      |\n| o3-pro              | 59.6                 | –                     | –        | –            | –                | –        | –                      |\n| Doubao-Seed-1.6     | 56.6                 | 50.0                  | –        | –            | –                | –        | –                      |\n| OpenAI DeepResearch | –                    | –                     | 26.6     | –            | –                | –        | –                      |\n| Gemini 2.5 Pro      | 59.4                 | 50.0                  | 21.6     | 88.0         | 86.4             | 84.5     | 67.2                   |\n| o4 mini             | 50.4                 | 60.0                  | 18.1     | 92.7         | 81.4             | 82.0     | 68.1                   |\n| Claude 4 Opus       | –                    | –                     | 10.7     | 90.0         | 83.3             | 80.7     | 79.4                   |\n| DeepSeek-R1-0528    | 54.6                 | –                     | 14.0     | 87.5         | 81.0             | 84.0     | 57.6                   |\n\n\n\n### 🔑 Key Performance Highlights\n\n* 🏆 **Humanity's Last Exam (HLE): 27.5%** accuracy, surpassing all existing models including OpenAI DeepResearch\n* 🧪 **xbench-ScienceQA: 70.0%** accuracy, leading all models on complex scientific question answering\n* 🔍 **xbench-DeepSearch: 64.0%** accuracy, demonstrating top-tier deep retrieval and reasoning capabilities\n* 📊 **AIME2025**: **93.3%** accuracy, showcasing exceptional mathematical reasoning capabilities\n* 🔬 **GPQA-Diamond**: **88.0%** accuracy, indicating superior performance in graduate-level science questions\n* 📚 **MMLU**: **86.0%** accuracy, reflecting strong multi-domain knowledge understanding\n* 💻 **SWE-bench Verified**: **72.0%** accuracy, proving highly effective software engineering problem-solving skills\n\n\n\n## 4. Chat Website\nExperience DeepWism® R2's revolutionary capabilities through our interactive platforms:\n\n🌐 Chat Interface: [i.deepwism.com](https:\u002F\u002Fi.deepwism.com\u002F)\n\n-  Real-time interaction with DeepWism® R2\n-  Entropy visualization in reasoning processes\n-  Multi-domain problem-solving capabilities\n\n\n\u003C!-- ## 5. License\nThis repository and DeepWism® R2 model weights are licensed under the MIT License.\nCommercial and Research Use:\n\n-  ✅ Commercial applications permitted\n-  ✅ Modifications and derivative works allowed\n-  ✅ Distillation for training other models supported\n-  ✅ Open research and academic use encouraged -->\n\n\u003C!-- Attribution Requirements:\n\nPlease cite our work when using DeepWism® R2 or the Rica framework\nAcknowledge DeepWism® AI in derivative works\nShare improvements back to the community when possible -->\n\n\u003C!-- ## 6. Citation\nbibtexCopy@article{DeepWism®2025hpar2,\n  title={DeepWism® R2: Entropy Reduction Is All You Need - Rica, An Intelligent Thin-Thick-Thin Crowd Entropy Dynamics System Approach to Next Generation AI},\n  author={DeepWism® AI},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2025.xxxxx},\n  year={2025},\n  url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2025.xxxxx}\n} -->\n\n## 5. Contact\nFor questions, collaborations, or support ，please contact us at: r2@deepwism.com\n\nWebsite: www.deepwism.com\n\nGitHub Issues: Report bugs or request features\nTwitter: @DeepWism\n\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cp>\u003Cem>Advancing Next Generation AI through Entropy Reduction and Crowd Intelligence\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n  \u003Cp>\u003Cstrong>DeepWism® AI © 2025\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>","\u003C!-- markdownlint-disable first-line-h1 -->\n\u003C!-- markdownlint-disable html -->\n\u003C!-- markdownlint-disable no-duplicate-header -->\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDeepWism_DeepWism-R2_readme_996ebddaa104.jpg\" width=\"80%\" alt=\"DeepWism® R2\" \u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\u003Chr>\n\u003Cdiv align=\"center\" style=\"line-height: 1;\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.DeepWism.com\u002F\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"主页\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🏠%20Homepage-DeepWism®-blue?color=4285f4&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fi.deepwism.com\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"聊天\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤖%20Chat-DeepWism®%20R2-ff6b35?color=ff6b35&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002FDeepWismAI\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"Twitter关注\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FTwitter-DeepWism®-white?logo=x&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhpar2.axon.com.cn\u002Fimg\u002Fwechat.jpg\" target=\"_blank\">\u003Cimg alt=\"微信\"\n    src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FWeChat-DeepWism®-brightgreen?logo=wechat&logoColor=white\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n  \u003Cbr>\n  \n  \u003Cbr>\u003Cbr>\n  \u003C!-- \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDeepWism®-ai\u002FDeepWism® R2\u002Fblob\u002Fmain\u002FHPA_R2.pdf\">\u003Cb>论文链接\u003C\u002Fb>👁️\u003C\u002Fa> -->\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 1. 引言\n我们推出DeepWism® R2（Research & Report），这是一款基于智能体框架的革命性新一代人工智能系统——薄-厚-薄人群熵动力学系统（T3CEDS），它将熵减作为人群智慧的根本机制。这标志着人工智能研究范式的转变，从传统的基于注意力的机制转向以熵管理为核心的设计原则。\nDeepWism® R2创新的架构由三个既独立又相互关联的层次组成：\n\n**薄感知层：**\n高效地捕捉高维输入，同时保留关键信息并降低输入熵\n\n**厚处理层：**\n利用人群智慧机制，通过结构化推理、协作处理和深度排序主动降低熵\n\n**薄决策层：**\n将复杂表示提炼为连贯的输出，进一步降低熵，从而促进清晰、可操作的决策\n\nDeepWism® R2在人类终极考试（HLE）中取得了**27.5%**的准确率，超越了OpenAI DeepResearch的**26.6%**，创造了新的最先进水平。此外，它在xbench-ScienceQA上以**70.0%**领先，在xbench-DeepSearch上以**64.0%**领先，表现优于所有其他模型。\n\n这些结果展示了其在以下方面的卓越能力：\n\n复杂问题解决：通过熵减机制增强推理能力\n\n不确定性管理：有效处理高熵场景\n\n多领域泛化：在科学、深度检索和逻辑等不同问题领域表现出色\n\nAI可解释性：通过熵动态实现透明的决策过程\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg width=\"95%\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDeepWism_DeepWism-R2_readme_1912b14297c3.png\">\n\u003C\u002Fp>\n\n## 2. 总结\n\n**革命性架构：薄-厚-薄人群熵动力学系统**\n\n-  以熵为中心的设计：与传统基于注意力的模型不同，DeepWism® R2从根本上围绕熵减原则设计。这一范式转变使其能够更有效地处理复杂的、充满不确定性的问题空间，而这些正是传统人工智能系统所面临的挑战。\n\n-  人群智慧的整合：厚处理层实现了复杂的人群智慧机制，利用集体推理模式，通过协作处理和结构化分析系统地降低熵。\n\n-  T3CEDS框架：三层架构优化了从高熵输入到低熵可操作输出的信息流动，在每个阶段确保最大的连贯性和决策清晰度。\n\n**卓越性能：最先进的成果**\n\n-  人类终极考试的领先地位：在HLE上达到27.5%的准确率，DeepWism® R2为复杂推理任务设定了新的基准，表现出优于包括OpenAI DeepResearch、Gemini 2.5和Claude 3.7 Sonnet在内的领先模型。\n\n-  多项基准测试的主导地位：在AIME2025（93.3%）、GPQA-Diamond（88.0%）、MMLU（86.0%）和SWE-bench Verified（72.0%）等多个评估指标上持续表现出色，展现了强大的泛化能力。\n\n-  开放研究承诺：DeepWism® R2框架将完全开源，并向认证用户提供全球API访问权限，以促进基于熵的人工智能研究的协作发展。\n\n## 3. 评估结果\n全面的基准测试表现\nDeepWism® R2在多个具有挑战性的基准测试中表现出色，在复杂推理和问题解决任务中创造了新的最先进水平。\n\n| **模型**           | **xbench-ScienceQA** | **xbench-DeepSearch** | **HLE**  | **AIME2025** | **GPQA-Diamond** | **MMLU** | **SWE-bench Verified** |\n| ------------------- | -------------------- | --------------------- | -------- | ------------ | ---------------- | -------- | ---------------------- |\n| **DeepWism® R2**      | **70.0**             | **64.0**              | **27.5** | **93.3**     | **88.0**         | **86.0** | **72.0**               |\n| o3-high             | 60.8                 | 65.0                  | 20.3     | –            | –                | –        | –                      |\n| o3-pro              | 59.6                 | –                     | –        | –            | –                | –        | –                      |\n| Doubao-Seed-1.6     | 56.6                 | 50.0                  | –        | –            | –                | –        | –                      |\n| OpenAI DeepResearch | –                    | –                     | 26.6     | –            | –                | –        | –                      |\n| Gemini 2.5 Pro      | 59.4                 | 50.0                  | 21.6     | 88.0         | 86.4             | 84.5     | 67.2                   |\n| o4 mini             | 50.4                 | 60.0                  | 18.1     | 92.7         | 81.4             | 82.0     | 68.1                   |\n| Claude 4 Opus       | –                    | –                     | 10.7     | 90.0         | 83.3             | 80.7     | 79.4                   |\n| DeepSeek-R1-0528    | 54.6                 | –                     | 14.0     | 87.5         | 81.0             | 84.0     | 57.6                   |\n\n### 🔑 核心性能亮点\n\n* 🏆 **人类终极考试 (HLE)：27.5%** 准确率，超越包括 OpenAI DeepResearch 在内的所有现有模型\n* 🧪 **xbench-ScienceQA：70.0%** 准确率，领跑所有复杂科学问答任务的模型\n* 🔍 **xbench-DeepSearch：64.0%** 准确率，展现出顶尖的深度检索与推理能力\n* 📊 **AIME2025：93.3%** 准确率，彰显卓越的数学推理能力\n* 🔬 **GPQA-Diamond：88.0%** 准确率，表明在研究生级别科学问题上的优异表现\n* 📚 **MMLU：86.0%** 准确率，反映强大的多领域知识理解能力\n* 💻 **SWE-bench 验证：72.0%** 准确率，证明高效的软件工程问题解决能力\n\n\n\n## 4. 聊天网站\n通过我们的互动平台体验 DeepWism® R2 的革命性能力：\n\n🌐 聊天界面：[i.deepwism.com](https:\u002F\u002Fi.deepwism.com\u002F)\n\n- 与 DeepWism® R2 实时交互\n- 理性过程中的熵值可视化\n- 多领域问题解决能力\n\n\n\u003C!-- ## 5. 许可\n本仓库及 DeepWism® R2 模型权重采用 MIT 许可证授权。\n商业与科研用途：\n\n-  ✅ 允许商业应用\n-  ✅ 允许修改及衍生作品\n-  ✅ 支持用于训练其他模型的蒸馏\n-  ✅ 鼓励开放研究与学术使用 -->\n\n\u003C!-- 归属要求：\n\n使用 DeepWism® R2 或 Rica 框架时，请引用我们的工作\n在衍生作品中注明 DeepWism® AI\n尽可能将改进回馈社区 -->\n\n\u003C!-- ## 6. 引用\nbibtexCopy@article{DeepWism®2025hpar2,\n  title={DeepWism® R2：熵减就是一切——Rica：一种基于薄-厚-薄人群熵动力学系统的下一代人工智能方法},\n  author={DeepWism® AI},\n  journal={arXiv 预印本 arXiv:2025.xxxxx},\n  year={2025},\n  url={https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2025.xxxxx}\n} -->\n\n## 5. 联系方式\n如有疑问、合作或技术支持需求，请联系我们：r2@deepwism.com\n\n官网：www.deepwism.com\n\nGitHub 问题：提交 bug 或请求功能\nTwitter：@DeepWism\n\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cp>\u003Cem>通过熵减与群体智能推动下一代人工智能发展\u003C\u002Fem>\u003C\u002Fp>\n  \u003Cp>\u003Cstrong>DeepWism® AI © 2025\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>","# DeepWism-R2 快速上手指南\n\nDeepWism® R2 是一款基于“薄 - 厚 - 薄群体熵动力学系统（T3CEDS）”架构的下一代 AI 系统。它通过熵减机制而非传统的注意力机制来处理复杂推理任务，在 Humanity's Last Exam (HLE)、科学问答及深度搜索等基准测试中取得了业界领先的性能。\n\n> **注意**：根据官方 README，DeepWism® R2 目前主要通过 Web 交互平台提供服务，并计划开放全球 API 访问。以下指南侧重于环境准备与通过官方接口进行快速体验。\n\n## 1. 环境准备\n\n由于核心模型主要通过云端服务运行，本地无需配置庞大的深度学习环境（如 CUDA、PyTorch 等），仅需具备基础的网络开发环境即可。\n\n*   **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n*   **网络要求**：需能够访问 `i.deepwism.com` 及相关 API 端点（国内用户如遇连接问题，建议检查网络代理配置）。\n*   **前置依赖**：\n    *   Python 3.8+（用于调用 API 或脚本测试）\n    *   `requests` 库（用于发送 HTTP 请求）\n    *   现代浏览器（Chrome, Edge, Firefox 等，用于网页交互）\n\n安装 Python 依赖：\n```bash\npip install requests\n```\n\n## 2. 安装与接入步骤\n\nDeepWism-R2 采用 SaaS（软件即服务）模式，无需下载模型权重文件。接入方式分为**网页直接使用**和**API 集成**两种。\n\n### 方式一：网页直接使用（推荐新手）\n无需安装，直接访问官方交互平台即可体验熵减推理过程。\n\n1.  访问官方聊天界面：[https:\u002F\u002Fi.deepwism.com](https:\u002F\u002Fi.deepwism.com)\n2.  注册\u002F登录账号以获取认证权限。\n3.  直接在对话框输入复杂科学问题、逻辑推理题或代码工程问题。\n\n### 方式二：API 集成（开发者）\n当官方全面开放 API 后，可通过标准 HTTP 请求调用。以下是基于 Python 的标准调用模板（需替换为实际获取的 API Key）：\n\n```python\nimport requests\n\n# 配置 API 端点和密钥\nAPI_URL = \"https:\u002F\u002Fapi.deepwism.com\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\"  # 示例端点，具体以官方文档为准\nAPI_KEY = \"YOUR_DEEPWISM_API_KEY\"  # 请在官网控制台获取\n\nheaders = {\n    \"Authorization\": f\"Bearer {API_KEY}\",\n    \"Content-Type\": \"application\u002Fjson\"\n}\n\npayload = {\n    \"model\": \"deepwism-r2\",\n    \"messages\": [\n        {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are DeepWism R2, an entropy-reduction based AI.\"},\n        {\"role\": \"user\", \"content\": \"请解释量子纠缠中的熵减机制。\"}\n    ],\n    \"temperature\": 0.7\n}\n\nresponse = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)\n\nif response.status_code == 200:\n    print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])\nelse:\n    print(f\"Error: {response.status_code} - {response.text}\")\n```\n\n## 3. 基本使用示例\n\nDeepWism-R2 擅长处理高熵（高不确定性）场景下的复杂问题。以下是三个典型的使用场景示例：\n\n### 场景 A：复杂科学推理 (ScienceQA)\n利用其“厚处理层”的群体智能机制解决高阶科学问题。\n\n**输入提示词：**\n```text\n在广义相对论框架下，如果两个黑洞合并，事件视界面积的增加如何体现热力学第二定律中的熵增原理？请结合霍金辐射理论进行推导。\n```\n\n### 场景 B：深度信息检索 (DeepSearch)\n测试其在多源信息中的检索与去噪能力。\n\n**输入提示词：**\n```text\n检索并总结 2024 年至 2025 年间关于“群体智能熵减算法”在金融风控领域的最新应用案例，对比传统注意力机制模型的优劣。\n```\n\n### 场景 C：软件工程问题 (SWE-bench)\n验证其代码生成与逻辑修复能力。\n\n**输入提示词：**\n```text\n我有一个 Python 异步爬虫程序，在高并发下出现了死锁问题。代码如下：[粘贴代码]。请分析其中的熵增节点（不确定性来源），并重写代码以实现更稳定的状态收敛。\n```\n\n---\n**技术支持与反馈**\n*   官方网站：[www.deepwism.com](https:\u002F\u002Fwww.DeepWism.com\u002F)\n*   联系邮箱：r2@deepwism.com\n*   项目 Issues：请在 GitHub 仓库提交 Bug 或功能请求","某跨国制药公司的 AI 研发团队正试图从海量且相互矛盾的全球临床前研究文献中，筛选出针对罕见神经退行性疾病的潜在药物靶点。\n\n### 没有 DeepWism-R2 时\n- **信息过载导致决策瘫痪**：传统基于注意力机制的模型在面对高维度、高噪声的科学文献时，难以区分核心证据与无关干扰，导致输出结果充满不确定性。\n- **逻辑推理链条断裂**：在处理跨学科（生物学、化学、统计学）的复杂问题时，现有工具缺乏结构化的协同推理能力，无法有效整合碎片化知识。\n- **黑盒决策难以解释**：研发人员无法追溯模型得出结论的具体路径，难以评估建议的可信度，阻碍了高风险的药物立项决策。\n- **长尾科学问题表现不佳**：在应对 Humanity's Last Exam (HLE) 级别的极端复杂科学问答时，准确率瓶颈明显，常遗漏关键的反直觉线索。\n\n### 使用 DeepWism-R2 后\n- **熵减机制提纯关键信息**：DeepWism-R2 通过“薄 - 厚 - 薄”架构，在感知层高效过滤噪声，将高熵的混乱文献流转化为低熵的核心事实，直接锁定高价值靶点。\n- **群体智能协同深度推理**：利用厚处理层的群体智能机制，系统模拟多专家协作，主动降低逻辑熵值，完美串联跨学科证据链，解决复杂因果推断难题。\n- **透明动态的决策过程**：基于熵动力学原理，DeepWism-R2 能清晰展示从混乱输入到明确结论的熵减路径，让每一步推理都可解释、可验证。\n- **突破科学推理性能天花板**：凭借在 HLE 和 ScienceQA 上的 SOTA 表现，DeepWism-R2 能精准捕捉人类专家都易忽略的深层规律，显著提升新药发现的成功率。\n\nDeepWism-R2 通过将人工智能的核心从“注意力建模”重构为“熵减管理”，从根本上解决了高不确定性科学场景下的复杂推理与可信决策难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDeepWism_DeepWism-R2_1912b142.png","DeepWism","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FDeepWism_e6d3b076.png","",null,"r2@deepwism.com","https:\u002F\u002Fwww.deepwism.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDeepWism",1017,154,"2026-01-09T03:12:17",5,"未说明",{"notes":86,"python":84,"dependencies":87},"提供的 README 内容主要介绍了 DeepWism® R2 的架构理念（薄 - 厚 - 薄群体熵动力学系统）、性能基准测试结果以及在线聊天网站链接。文中未包含任何关于本地部署、安装指南、运行环境需求（如操作系统、GPU、内存、Python 版本）或依赖库列表的具体技术信息。该项目似乎主要通过 Web 界面 (i.deepwism.com) 提供服务，或者具体的开源代码和部署文档未在提供的片段中展示。",[],[35,13,89],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T15:27:28.310109",[],[]]