CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例 “请分三步推导勾股定理，参考：

CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例 “请分三步推导勾股定理，参考：

脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 但家人需要你立刻回去。你 坐在工位上反复措辞，始终不敢敲开领导办公室的门。 场景4：项目中急需请假 如何开口 是否可用DeepSeek辅助处理？可以，且建议分三步使用： 1. 情绪梳理与沟通策略（用AI模拟对话） p 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： • 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 运用幽默：如“现在我还是专心工作，等以后有了 对象再来麻烦您操心！” p 避免冲突：寻找共同点，如“您说得对，婚姻很重 要，我会认真考虑的。” p 提前沟通：与父母提前商量，减少惊讶。 妥善处理策略 p 表达感激，建立沟通基础 示例：微笑着回应，“谢谢您关心，我很感激您的爱 心。” p 坦诚交流，表达立场 示例：温和地说明，“我现在在工作上有些目标想要实 现，婚姻大事需要时间和精准的选择。”

利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，目前只支持 英文检索。  低重复率：结合现有查重机制与AI技术，在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略，从源头上降低重复率风险， 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。  无限双语数据导入：支持中文与英文文献的导入，并且 文献数据量没有限制，能够轻松处理中文文献的系统性 梳理，以及国际文献的跨语言分析。 转化文献为连贯文章：可以将现有的文献资料进行分析 和整合，转化为逻辑连贯的新文章，为学者和知识工作 者提供了极大的便利。  多智能体协作对话：Co-STORM模式引入了协作对话 机制，并采用轮次管理策略，实现流畅的协作式AI学术 研究。 用户体验对比：使用步骤 PubScholar平台官网：https://pubscholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。

阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 千问团队的 QwQ、上海人工智能实验室的 LLaMA-O1 和清华大学的 Llama-3.2V-11B-cot。 这些模型不仅在技术上各具特色，还通过开源策略分享了大量研究细节，为整个开源社区提供了 23 / 111 丰富的资源，在这一过程中，小模型不仅在推理能力上有了显著提升，也推动了行业整体技术水 平的进步。 结合当前人工智能产业界的“人工智 文/顾钧 “开源”是指采用符合 OSI 官方认可的软件许可证进行软件发布的行为。目前大模型的“开 源”与传统的开源定义并不相同。我所说的开源策略是指以开源发布软件为起点，用户/开发者 运营为途径的软件产品推广策略。 我的观点是，开源策略是大模型最好的竞争策略。接下来让我们从头捋一捋推导过程。 我们先看大模型赛道的整体状况：  大模型是一项相对较新的技术。尽管 OpenAI 早在 2019 年就发布了第一个重要的 局都全了。 以上，大模型赛道的元素非常丰富，各种商业化方法的排列组合都不缺，为我们的分析与推 演提供了可贵的素材。对软件商业化问题感兴趣的朋友一定要长期关注这个赛道。只有这样的对 象才能更有力地说明开源策略的重要性。 其次，我们得明确一点——大模型竞争的赛点是什么？常用的判断依据包括：技术的先进性， C 端用户基数，依赖这个软件的生态系统大小等等。其中哪个更关键一点？ 技术先进是好事，但大模型领

⽽闭源的话，也会有⾃⼰的价值，⽐如说像未来的很多超级应⽤的⼊⼝，不管是⽣产⼒端还是娱乐消 费端，都会有以闭源为核⼼的超级应⽤出现。这两种不同的模型其实是⼀定程度的互补，⽽不是冲突 的关系，如何取舍其实是看每个公司不同的策略。 我们的策略是希望去打造超级应⽤，这是我们⽬前专注的地⽅，所以会把时间都花在上⾯。 以终为始，ToC
⽅向匹配
AGI
的终极⽬标
张鹏：听起来你们接下来不是要做api或者帮助企业训练⾃⼰的⼤模型落地到他们的业务⾥，⽽是要做
1000倍；⽽在推理⽅⾯，即使是将单机显存配置拉到⽬前的最⾼⽔平（如配备8张80GB显存的GPU芯 ⽚），最多只能在千亿级模型上处理约5万汉字的⻓度。
但在Kimi
智能助⼿上，Moonshot团队通过创新的⽹络结构、改进算法策略等等，对模型训练的各个 环节进⾏了上百项的优化，从⽽在千亿级参数下可以实现对超⻓⽂本的全⽂理解。 简单⽽⾔，Moonshot
AI并不通过当前滑动窗⼝、降采样、⼩模型等对效果损害较⼤的“技术捷径”来 题。
总体来看，他们从如下⼏个⼤⽅向⼊⼿来改善训练中遇到的问题： • 在传统的
Tensor
并⾏、Data
并⾏、Pipeline
并⾏基础上，增加了多项基于
Seqence
维度的并⾏ 策略，提升了并⾏效率； • 利⽤定制版的
Flash
Attention、Fuse
Cross
Entropy、CPU
offload
等技术⼤幅度降低了显存压 ⼒； • 使⽤了创新的训练⽅法，针

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353 使用强制策略的一个例子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . @secondwtq @oldsharp 9 章节 译者 审校者 8.3 Git 钩子 @spacewand er @IceNature @M1seRy @secondwtq 8.4 使用强制策略的一个例子 @spacewand er @gisphm @IceNature @M1seRy 8.5 总结 @spacewand er @devbean @networm @IceNature 误，编辑历史，细节版本选择等等。本章的介绍将丰富你的 Git 知识，让你成为一个真正的大师。 第八章 关于 Git 环境的自定义配置，包括设置用于增强或促进自定义策略的钩子脚本， 以及按照你所需要的方 式进行工作的环境配置。我们还会介绍构建你自己的脚本集，以增强自定义提交策略。 第九章 对比 Git 和其它 VCSs，包括在 Subversion（SVN）的世界使用 Git 以及从其它 VCSs 迁移到 Git。 很多组

客户端基本配置 Git 中的着色 外部的合并与比较工具 格式化与多余的空白字符 服务器端配置 Git 属性 二进制文件 关键字展开 导出版本库 合并策略 Git 钩子 安装一个钩子 客户端钩子 服务器端钩子 使用强制策略的一个例子 服务器端钩子 客户端钩子 总结 Git 与其他系统 作为客户端的 Git Git 与 Subversion Git 与 Mercurial @spacewander @IceNature @secondwtq @oldsharp 8.3 Git 钩子 @spacewander @IceNature @M1seRy @secondwtq 8.4 使用强制策略的一个例 子 @spacewander @gisphm @IceNature @M1seRy 8.5 总结 @spacewander @devbean @networm @IceNature 等。本章 的介绍将丰富你的 Git 知识，让你成为一个真正的大师。 第八章 关于 Git 环境的自定义配置，包括设置用于增强或促进自定义策略的钩 子脚本， 以及按照你所需要的方式进行工作的环境配置。我们还会介绍构建 你自己的脚本集，以增强自定义提交策略。 第九章 对比 Git 和其它 VCSs，包括在 Subversion（SVN）的世界使用 Git 以及从其它 VCSs 迁移到 Git。

OVERVIEW 10 PRODUCT 产品篇 网易数帆旗下云原生技术与服务品牌 PRODUCT 低代码应用开发平台 LCAP 持续交付平台 CICD 流水线 容器部署 主机部署 策略部署 开放 治理 监控 事务 管理 DevOps 多云部署 服务治理 能力扩展 中间件高可用 全链路监控 容器平台NCS 轻舟混合云 多云管理 多集群管理 镜像仓库 容器管理 轻舟低代码 模块化能力，支持可视化拖拽，快速配 置不同种类流水线。 国产化适配 ARM 生态支持，支持国产芯片及操作 系统。 可观测性 多维度日志、监控视图，自动化故障运 维。 高级部署策略 支持主机和容器部署，滚动部署、灰度 部署、蓝绿部署多种高级部署策略。 产品能力 产品能力 PRODUCT 提供企业已有主机中间件和基于 Kubernetes 构建的云原生中间件生命周期管理和自动化运维能力的 PaaS 平台。 实践，将标签与画像的方法 论融于产品设计中。 标签全生命周期管理 支持标签从创建、生产、使 用、评估、治理、下线等全流程 管理。 PRODUCT 多对象标签管理与应用平台，借助标签圈选、群组创建和投放策略，助力客户精准营销实现业务增长。 有数标签画像 企业级客户自动化运营解决方案，帮助企业实现全渠道用户私域数据整合、精准用户客群洞察、自动化智能营销， 打造全域智能营销的闭环。 有数消费者运营平台

已发展到不为小事而发怒和怄气 答案：B 在学完一篇逻辑结构严密的课文以后，勾画出课文的论点论据的逻辑关系图以 帮助理解和记忆。这种学习方法属于____。 A. 精细加工策略 B. 组织策略 C. 复述策略 D. 做笔记策略 答案：B 有学者强调，教育要根据一个民族固有的特征来定，这种观点体现了____ A. 生产力对教育的影响和制约 B. 政治制度对教育的影响和制约 C. 文化对教育的影响和制约