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， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影 响整个群落结构的动态。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数

O(n²)的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入 序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 O(n)的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 RNN 结构死灰复燃，公开挑战 transformer 地位。 更有最新研究【13】从理论上表明，RNN 对比 Transformer 的表达力，只差一个 in-context-retrieval。 在这个 科技博主“傅聪 Cong”。 前阿里巴巴算法专家，目前就职于 Shopee（新加坡）任资深算法专家。 在顶会和期刊 TPAMI、KDD、VLDB、IJCAI、EMNLP、CIKM 等发表 十余篇论文，同时也是 Tpami、TKDE、KDD、ICLR、AAAI、IJCAI、 EMNLP、ICLR 等会议的审稿人。 35 / 111 AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 文/李博杰 2024 机网络与协议实验室助理科学家、首届“天才少年”。2019 年，在中 国科学技术大学与微软亚洲研究院的联合培养项目中取得博士学位。在 SIGCOMM、SOSP、NSDI、PLDI 等顶级会议上发表多篇论文，曾获 ACM 中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。 39 / 111 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 文/朱少民 2024 年 8 月下旬，一款 AI 代码编辑器——Cursor 火爆全球，火到一位

l 文本创作 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) 流程图 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 ??? 灵感地图：巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 宽，快速“膨胀”页数。 ü 若有时间，再精雕细琢 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 场景：小李刚刚加入一家制造电子元器件的公司，作为一个新员工，他需要在短时间内熟悉公司的产品线、组织 结构、内部系统以及行业情况。然而，公司的产品手册复杂，部门间的职责不清晰，内部系统操作繁琐，行业信 息量庞大，这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手，影响工作效率和表现。 以往的解决方式：

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 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 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。 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）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。

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 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 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。 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）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。

Contour是基于Kubernetes的Ingress控制 器，通过将Envoy代理部署为反向代理和负载 均衡器来实现其功能。Contour提供开箱即用 的动态配置更新机制，同时保持了轻量级的配 置文件结构。此外，Contour引入全新入口 API HTTPProxy，该API通过自定义资源定义 （CRD）来实现。其主要目标是扩展Ingress API的功能，以提供更丰富的用户体验并解决 原始设计中的局限性。 中位列中国企业第一位，全球排名第6位 TiDB通过信通院分布式数据库性能与基础能力两项评测 PingCAP团队的论文《TiDB: A Raft-based HTAP Database》入选VLDB 2020，成为业界第一篇 Real-time HTAP分布式数据库工业实现的论文；CNCF宣布TiKV正式从CNCF毕业 CNCF 宣布云原生的混沌工程Chaos Mesh正式进入CNCF沙箱托管项目 开源软件在公共管理部门内的使用，特别是防止受制于某个供应商。 自2023年起，数字化议程已从内政部转移到新成立的数字和信息管理局（DIA）。DIA于2023年4月 开始运行，并独立于其他部委。这一结构的重组还包括将原有的电子政务首席架构师部门或政府信息 社会委员会（RVIS，由负责数字化的副总理担任负责人）重新划分给DIA。DIA被划分为多个行动单 位，它们将接管公共行政部门共享的信息系统，如基

什么，怎样做可以缓解或者解决，但它不会一点一点进行“望 闻问切”全套去引导，了解具体情况，最终再给出切实可行的 解决方案。 但回过头来想想，这个话题可深可浅，往浅了说，当前 LLM 产品可以帮助人类翻译、润色一段文字、提炼论文核心内容， 这本身也是较为完整的解决方案；当前 LLM Agent、 LLMOps，甚至只是说开发者的各种“工程化组合骚操作”， 实际上已经可以把不同模型、不同模态、不同工具和知识源整 合， 元，跻身独角兽行列。 8 / 87 1 1 开源开发者事件回顾 京东发布言犀大模型 百度推出 AI 编程助手 "Comate" 2023 年 3 月，微软亚洲研究院和浙江大学的研究团队联合发布论文 《HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace》，介绍了一个大模型协作系统。该系统提出了一种让 LLM Sundar Pichai 宣布，他们将在未来几周内面 向公众推出由 LaMDA 提供支持的实验性对话式 AI 服务，称为 Bard——与流 行的 ChatGPT 展开直接竞争。 与此同时，微软开源了基于论文实现的项目 JARVIS。其自我描述是用于连 接 LLM 和 AI 模型的协作系统。该系统由 LLM（大语言模型）作为控制器和 许多 AI 模型作为协作执行者（来自 HuggingFace Hub）组成。

就 是 80 亿，70 亿、80 亿是指大模型的神经元参数（权重参数 weight+bias）的 总量。目前大模型都是基于 Transformer 架构，并且是很多层的 Transformer 结构，最后还有全连接层等，所有参数加起来 70 亿，80 亿，还有的上千亿。 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 料用心打磨且开源，是为了帮助更多人了解获取 元化，模型最后就会越通用；即使包括噪声数据，模型仍能通过扩展规律提 取出通用的知识。而 Transformer 这种架构正好完美做到了 Scaling Laws， Transformer 就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 前 馈神经网络（FFN）：非线性变换模块，提升模型的表达能力。4. 位置编码 （Positional Encoding）：在没有循环结构的情况下，帮助模型理解单词的顺 序信息。 Transformer 结构的优势 1. 高效的并行计算：摒弃循环结构，使计算速度大幅提升。 2. 更好的上下文理解：注意力机制可捕捉长文本中的远程依赖关系。 3. 良好的可扩展性：可适配更大规模模型训练，增强

开源大模型以 Meta 的 Llama 系列，2024 年 4 月，Llama3 发布，包括 8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 6 Figure 3: AI 问答工具 ChatGPT 经过特别训练，可以理解和生成人类语言，从而在多种应用场景中提 供辅助，包括聊天机器人、写作辅助、信息查询等。

的 主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大 纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分： 引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。 主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。 即物体的速度保持不变且加速度为 零。 4. 角色扮演（情景续写）：提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话 USER 假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。 5. 结构化输出 ：将内容转化为 Json，来方便后续程序处理 SYSTEM 用户将提供给你一段新闻内容，请你分析新闻内容，并提取其中的关键信息，以 JSON 的形式输出，输出的 JSON 需遵守以下的格式： #### 定位 - 智能助手名称 ：新闻分类专家 - 主要任务 ：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。 #### 能力 - 文本分析 ：能够准确分析新闻文本的内容和结构。 - 分类识别 ：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。 #### 知识储备 - 新闻种类 ： - 政治 - 经济 - 科技 - 娱乐 - 体育 -