模型能力达到门槛，专业模型将带来很高的附加值。 2024 年，专业模型已经在很多领域落地。例如，AI 辅助编程可以提升开发效率一倍以上， 仅用每月数十美元的 API 调用成本，就相当于每月上万美元的工程师。AI 生成图片、播客、直 播等，可以上百倍提升画师、配音员、主播的工作效率。AI 在心理、法律、医疗等领域的咨询 服务可达到初级专业人士水平，每小时收费相比模型成本也高上百倍。AI 虚拟外教已经可以媲 美真人外教，由于 的产品信息、开发过程信息，从而更全面地理解和解决问题。目前排在 SWE-bench verified 前 4 位都使用了 Claude-3.5-Sonnet，而它是多模态的、具备处理文本和视觉信息的能力，使其能 够理解和修复包含图像或其他视觉元素的 GitHub 问题。 和工具集成的框架：可以支持智能体在处理复杂任务时进行更好的任务管理和执行，并促进 不同 AI 模型和工具之间的协作。 例如 Composio SWE-Kit 同济大学特聘教授、CCF 杰出会员、CCF TF 软件质量工程 SIG 主 席、CCF2023 杰出演讲者、软件绿色联盟标准评测组组长、QECon 大会和 AiDD 峰会发起人。 近三十年来一直从事软件工程的教学与研究工作，先后获得多项省、 部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和 4 本译作。曾任思科（中 国）软件有限公司 QA 高级总监、IEEE ICST 2019 工业论坛主席、 IEEE

颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1192 23.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1192 23.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直 接对列表项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse 为一个布尔值。如果设为 Tr 内存重用于其他内容。但是，在实际销毁对象之前，即使没有强引用，弱引用也一直能返回该对象。 弱引用的主要用途是实现保存大对象的高速缓存或映射，但又不希望大对象仅仅因为它出现在高速缓存 或映射中而保持存活。 例如，如果您有许多大型二进制图像对象，则可能希望将名称与每个对象关联起来。如果您使用 Python 字典将名称映射到图像，或将图像映射到名称，则图像对象将保持活动状态，因为它们在字典中显示为 值或键。weakref

本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、 编程和自然语言推理等任务中表现出色。 • 多模态任务处理：DeepSeek R1 在多模态任务中表现出色，能够 处理复杂场景下的逻辑、公式识别及自然图像等问题，显示出其在 多模态任务中的广泛应用潜力。 训练方法：数据冷启，阶段递进 DeepSeek R1 采用了冷启动数据和多阶段训练的策略，以进一步提升模型的推理能力和可读性。  冷启动数据 DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目前模型对提示较为敏感，少样本提示会持续降 低其性能。因此，建议用户使用零样本设置，直 接描述问题并指定输出格式，以获得最佳效果。 软件工程任务 DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能 显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件 工程数据上实施拒绝采样或在强化学习过程中引入

颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直 接对列表项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse 为一个布尔值。如果设为 Tr timedelta(0) 时则会被视为真值。 实例方法： timedelta.total_seconds() 返回期间占用了多少秒。等价于 td / timedelta(seconds=1)。对于秒以外的间隔单位，直 接使用除法形式 (例如 td / timedelta(microseconds=1))。 需要注意的是，时间间隔较大时，这个方法的结果中的微秒将会失真（大多数平台上大于 270 年视 为一个较大的时间间隔）。

颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1244 22.8 sndhdr --- 推测声音文件的类型 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直 接对列表项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse 为一个布尔值。如果设为 Tr timedelta(0) 时则会被视为真值。 实例方法： timedelta.total_seconds() 返回期间占用了多少秒。等价于 td / timedelta(seconds=1)。对于秒以外的间隔单位，直 接使用除法形式 (例如 td / timedelta(microseconds=1))。 需要注意的是，时间间隔较大时，这个方法的结果中的微秒将会失真（大多数平台上大于 270 年视 为一个较大的时间间隔）。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1779 36.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1779 36.10 imp --- 访问 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直 接对列表项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse 为一个布尔值。如果设为 Tr timedelta(0) 时则会被视为真值。 实例方法： timedelta.total_seconds() 返回期间占用了多少秒。等价于 td / timedelta(seconds=1)。对于秒以外的间隔单位，直 接使用除法形式 (例如 td / timedelta(microseconds=1))。 需要注意的是，时间间隔较大时，这个方法的结果中的微秒将会失真（大多数平台上大于 270 年视 为一个较大的时间间隔）。

颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1263 23.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1263 23.8 sndhdr --- 重用于其他内容。但是，在实际销毁对象之前，即使没有强引用，弱引用也一直能返回该对象。 弱引用的主要用途是实现保存大对象的高速缓存或映射，但又不希望大对象仅仅因为它出现在高速缓存或映 射中而保持存活。 例如，如果您有许多大型二进制图像对象，则可能希望将名称与每个对象关联起来。如果您使用 Python 字典 将名称映射到图像，或将图像映射到名称，则图像对象将保持活动状态，因为它们在字典中显示为值或键。 weakref 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，使用弱 引用来构造映射，这些映射不会仅仅因为它们出现在映射对象中而使对象保持存活。例如，如果一个图像 对象是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引用时， 垃圾回收可以回收该对象并将其在弱映射对象中相应的条目删除。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary

颜色系统间的转换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1331 22.7 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1331 22.8 sndhdr --- 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现在这 个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字典 来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存活。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们使 用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图像对象 是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引用时，垃 圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1829 35.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1829 35.10 imp --- 访问 (仅限关键字参数): key 指定带有一个参数的函数，用于从每个列表元素中提取比较键 (例如 key=str.lower)。 对应于列表中每一项的键会被计算一次，然后在整个排序过程中使用。默认值 None 表示直 接对列表项排序而不计算一个单独的键值。 可以使用functools.cmp_to_key() 将 2.x 风格的 cmp 函数转换为 key 函数。 reverse 为一个布尔值。如果设为 Tr timedelta(0) 时则会被视为真值。 实例方法： timedelta.total_seconds() 返回期间占用了多少秒。等价于 td / timedelta(seconds=1)。对于秒以外的间隔单位，直 接使用除法形式 (例如 td / timedelta(microseconds=1))。 需要注意的是，时间间隔较大时，这个方法的结果中的微秒将会失真（大多数平台上大于 270 年视 为一个较大的时间间隔）。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1900 36.9 imghdr --- 推测图像类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1901 36.10 imp --- 弱引用的一个主要用途是实现一个存储大型对象的缓存或映射，但又不希望该大型对象仅因为它只出现在这 个缓存或映射中而保持存活。 例如，如果你有许多大型二进制图像对象，你可能希望为每个对象关联一个名称。如果你使用 Python 字典 来将名称映射到图像，或将图像映射到名称，那么图像对象将因为它们在字典中作为值或键而保持存活。 weakref 模块提供的WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 和WeakValueDictionary 类可以替代 Python 字典，它们使 用弱引用来构造映射，这种映射不会仅因为对象出现在映射中而使对象保持存活。例如，如果一个图像对象 是WeakValueDictionary 中的值，那么当对该图像对象的剩余引用是弱映射对象所持有的弱引用时，垃 圾回收器将回收该对象，并删除弱映射对象中相应的条目。 WeakKeyDictionary 和WeakValueDictionary 在它们