算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GP 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 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。

算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GP 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 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。

文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 保持灵活应对：即使领导有情绪，坚持“解决问题”而非“对抗”态度，如：“您看这样 处理是否可行？我可以再调整。” 关键提醒： • 避免：“可能”“尽量”等模糊词汇，直接说“我能做到XX”。 • 证明可靠性：提前整理好交接文档（用AI辅助检查遗漏），主动降低领导风险感知。 • 人性化：适当流露脆弱（如“这次确实很难兼顾”），但强调“不愿让团队受影响”。 • 通过DeepSeek的理性分析和话 设定界限，明确尊重的重要性 • 示例：温和但坚定地说，“我理解您的用心，但我 希望我们能互相尊重。” 对话技巧 1.使用“我”语句：如“我感到担心…”，避免指责对方。 2.避免争论：专注于解决问题，而不是证明谁对谁错。 3.寻找共同目标：强调双方都希望孩子快乐和家庭和谐。 4.提前沟通：在情绪平静时，和婆婆提前讨论教育方式和家务 分配。 场景3：维持和领导的良好社交关系 背景：你是一名职场新人，

——内化了企业流程、借助了大模型能力的、带有可交互界面的程序。2025 年会成为大模型应 用或 AI 应用之争。 另外还有一个趋势也很明显，就是知识管理和协作。我们都说这波 AI 浪潮把原来“没用” 的非结构化数据给激活了，所以我们马上会看到那些原来堆在角落里面的“冷”文件和知识（类 似 wiki）会被大量启用，“热”文件和知识会爆炸性增长，知识的协作和管理会成为新的问题— —就像你有再多的先进坦克和 Wikipedia 和 Common Crawl：Wikipedia 是一个由全球用户共同编辑和维护的高质量在 线百科全书,以文字为主，知识高度结构化，Common Crawl 是一个非营利组织，定期抓取互联 网公开网页，生成大量的网页数据集，可提供大量的互联网用户知识及非结构化数据。他们的共 同点是为模型训练提供了充沛的文字素材。这些大型文本数据集为自然语言处理（NLP）模型的 训练提供了丰富的语料库。像 Markdowner 等开源项目，能够将网页内容转换成适合 大模型处理的上下文，从而利用最新信息提升问题回答的质量。这些项目的共同目标是将原始数 据转化为有价值的资产，助力企业大规模部署 AI。 对于结构化数据，如对话历史记录和其他数据源的存储管理同样重要。向量数据库如 Chrom、Weaviate、Pinecone、Milvus 等，提供了语义检索和向量存储功能，使得 AI 应用 能够利用超出模型上下文限制的数据源。传统数据库

runserver 安装后 配置，您的 Weblate 服务器现在运行了，您可以使用它来启动。 您可以在 http://localhost:8000/ 访问 Weblate 。 使用安装时得到的管理管理员证明来登录，或注册新用户。 现在，您可以在 Weblate virtualenv 活动时使用 weblate 命令来运行 Weblate 命令。 您可以使用 Ctrl+C 来停止测试的服务器。 添加翻译 runserver 安装后 配置，您的 Weblate 服务器现在运行了，您可以使用它来启动。 您可以在 http://localhost:8000/ 访问 Weblate 。 使用安装时得到的管理管理员证明来登录，或注册新用户。 现在，您可以在 Weblate virtualenv 活动时使用 weblate 命令来运行 Weblate 命令。 您可以使用 Ctrl+C 来停止测试的服务器。 添加翻译 runserver 安装后 配置，您的 Weblate 服务器现在运行了，您可以使用它来启动。 您可以在 http://localhost:8000/ 访问 Weblate 。 使用安装时得到的管理管理员证明来登录，或注册新用户。 现在，您可以在 Weblate virtualenv 活动时使用 weblate 命令来运行 Weblate 命令。 您可以使用 Ctrl+C 来停止测试的服务器。 添加翻译

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