Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 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

意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 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 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 模型概括了提示语链设计的四个关键环节： R e f i n e m e n t （ 优 化 ） C o n t e x t （ 上 下 文 ） 对初步输出进行修改和完善 Synthesis（综合） 整合所有输出，形成最终成果 I n s t r u c t i o n （ 指 令

意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 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 为了更好地理解和设计提示语链，可采用CIRS模型（Context, Instruction, Refinement, Synthesis）。这个 模型概括了提示语链设计的四个关键环节： R e f i n e m e n t （ 优 化 ） C o n t e x t （ 上 下 文 ） 对初步输出进行修改和完善 Synthesis（综合） 整合所有输出，形成最终成果 I n s t r u c t i o n （ 指 令

/install.sh)" brew install llama.cpp 2. 下载并合并模型分⽚： 3. 安装Ollama： 4. 创建Modelfile： 5. 运⾏模型： 4. 性能调优与测试 GPU利⽤率低：升级⾼带宽内存（如DDR5 5600+）。 扩展交换空间： 六、注意事项与⻛险提示 1. 成本警示： 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。

创造 了一种高效训练，高推理能力 AI 模型的方法。 整个训练过程分为核心两阶段，第一步训练基于 DeepSeek-V3 论文中的基 础模型（而非最终版本），并经历了 SFT 和基于纯强化学习调优 + 通用性 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 AI 知识，严禁拿此资料引流、出书、等形式的商业活动

生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 焦化皮带智能监测 • 生产现场动作远程控制 • 焦化现场生产安全态势 感知与预警 • 部署打滑预测分析 • 能源计划 • 炼焦煤分级调湿工艺稳 定协调控制 • 危险物识别 • 人员安全监测 • 高炉料面温度检测 • 高炉料面可视化监控 • 炉顶布料效果评定

代码生成：让模型生成一段完成特定功能的代码。 USER 请帮我用 HTML 生成一个五子棋游戏，所有代码都保存在一个 HTML 中。 7. 代码改写:对代码进行修改，来实现纠错、注释、调优等。 USER 下面这段的代码的效率很低，且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法，然后进行优化： ``` def fib(n): if n <= 2: return