例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 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 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果 陷阱症状： ▪ 过度复杂的初始提示语 ▪ 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 （1）输入概念： • 社交媒体：即时性、互动性、个性化、病毒传播 • 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 • 个性化学习路径 输入空间定义 明确要融合的两个或多个概念领域 通用空间识别 找出输入空间之间的共同特征 选择性投射

响应服务端连接重置消息进行连接切换。  选址/服务发现。 服务端  连接生命周期实时感知能力，包括连接建立，连接断开事件。  服务端往客户端主动进行数据推送，需要客户端进行 Ack 返回以支持可靠推送,并且需要进行失 败重试。  服务端主动推送负载调节能力。 2. 性能要求 性能方面，需要能够满足阿里的生产环境可用性要求，能够支持百万级的长链接规模及请求量和推 送量，并且要保证足够稳定。 并且能够感知底层连接切换事件，重置上下文；服务端需要在客户端断开连接时剔除客户端连接 对应的上下文，包括配置监听，服务订阅上下文，并且处理客户端连接对应的实例上下线。 ○ 客户端正常重启：客户端主动关闭连接，服务端实时感知 ○ 服务端正常重启 : 服务端主动关闭连接，客户端实时感知  防抖： ○ 网络短暂不可用: 客户端需要能接受短暂网络抖动，需要⼀定重试机制，防止集群抖动，超过 阈值后需要自动切换 server，但要防止请求风暴。 相应的返回结果，并做好重试机 制和线程池的管理。这与客户端探测，只需要等待心跳，然后刷新 TTL 是不⼀样的。同时服务端健 康检查无法摘除不健康实例，这意味着只要注册过的服务实例，如果不调用接口主动注销，这些服 务实例都需要去维持健康检查的探测任务，而客户端则可以随时摘除不健康实例，减轻服务端的压 力。 图 8 Nacos 的健康检查 Nacos 既支持客户端的健康检查，也支持服务端的

普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 生活太累？DeepSeek帮你“减负”到家！ 社交障碍？DeepSeek教你“高情商”破局！ ，主攻大模型研发与应用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。性能对齐OpenAI-o1正 式版。 • DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大 提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAl-o1正式版。 (Pass@1) 导致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理 常见问题： 与甲方客户的沟通效率低，信息不对称，导致响应不及时或错误 场景：

例如：DeepSeek-R1，GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 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 缺乏迭代陷阱：期待一次性完美结果 陷阱症状： ▪ 过度复杂的初始提示语 ▪ 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 （1）输入概念： • 社交媒体：即时性、互动性、个性化、病毒传播 • 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 • 个性化学习路径 输入空间定义 明确要融合的两个或多个概念领域 通用空间识别 找出输入空间之间的共同特征 选择性投射

Insight 2024 中国开源开发者报告重点聚焦大模型，本章节以大模 型 LLM 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 通个人用户。OpenAI 在 ChatGPT 上一个重要且成功的操作就是把大模型从学术界、工业界直接推向了普通个体，让 C 端用户切 实感受到了大模型的可能性与魅力。这一点被国内的大模型厂商广泛学习。在 B 站刷视频，国 内知名的那几个大模型厂商的广告，你一个也不会落下。 受到大家的认可与喜爱固然重要，但对于 C 端用户，有两个需要时刻牢记的问题：一是 C 端用户是没有忠诚度的，谁免费就 云 服务的接口是非常简单的，高度一致的。在这种情况下，如果开发者构建的大模型应用只是调用 大模型的 API，那么大模型应用与某个具体的大模型之间很难形成强绑定。也就是说，面对各种 大模型云服务，主动权在开发者这里。 与之相对，开源的方法至少可以相当程度地省去为了拓展开发者生态而付出的大模型运行成 本。开发者免费下载大模型以后，会在自己的计算机资源上进行大模型应用的开发和调试。大模 型厂商

不知道的 主动性 被动性 监控 可观察 健康检查 告警 指标 日志 追踪 问题和根因 预警 监控&稳定性 分析&追踪&排错&探索 • 从稳定性目标出发，首先需要有提示应用出问题的手段 • 当提示出现问题后，就需要有定位问题位置的手段，进 一步要有能够指出问题根因、甚至提前就预警的手段。 拓扑流量图：是不是按预期运行 分布式跟踪:哪些调用 故障或者拖慢了系统 监控与告警： 主动告诉我 问题发生了！ 等工具进一步从微观帮助研发人员定位和解决问 题，这是这里在业务上的价值-稳定性赋能。 标准化能力-微服务PAAS-从监控到可观测-研发人员的第五感-2 可观察性是云原生特别关注的运维支撑能力，因为它的主动性，正符合云原生对碎片变化的稳定性保障的思想 数据的全面采集 数据的关联分析 统一监控视图与展现 Metric 是指在多个连 续的时间周期 内用于度量的 KPI数值 Tracing 通过TraceId来 传统交付方式的不足之处 手册文档 配置参数 应用 应用 配置参数 应用 应用 软件环境 硬件环境 遗留系统 安装配置点 安装配置点 安装配置点 集成点 集成点 集成点 1. 交付人员学习手册文档，需要在客户 环境做“安装配置”和“与遗留系统集成” 两方面工作。 2. 安装配置：在硬件上安装软件，不乏 针对硬件特性的适配、还需要安装OS 等，最后还要在OS上安装应用，并且 还要保证应用软件依赖拓扑结构不会

使用API网关实现服务熔断 与传统API网关的功能 • 让 API 请求更安全、更高效的得到处理 • 覆盖 Nginx 的所有功能：反向代理、负载均衡 • 动态上游、动态 SSL 证书、动态限流限速 • 主动/被动健康检查、服务熔断 不同的云原生下的新功能 • 对接 Prometheus、Zipkin、Skywalking • gRPC 代理和协议转换（REST <=> gRPC） • 身份认证：OpenID • 增加独立的控制平面（CP），调度所有数据平面（DP），不局限于 APISIX • 增加 AI 平面（AP），接入层本身没有价值，分析流动的数据并反哺业务，才有价值 • 低代码：整个过程不希望增加学习成本和使用成本 Apache APISIX 的开源和社区规划 最省心的 Apache 孵化器项目 • 最快毕业的 Apache 中国项目 • 来自 Apache 孵化器主席和 Apache

Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 第二名 2024 法研杯 法律要素争议焦点识别 第二名 AFAC2024金融智能创新大赛 金融工具学习 三等奖 Googl e kaggl e全球专利文件短语相似性匹配 金牌 Googl e kaggl e全球自动问答比赛 金牌 Googl e kaggl e全球医疗对话理解 金牌 2021 （结果可预期） 目标开放性高 （结果多样性） Route （路径灵活性） 线性路径 （流程标准化） 网状路径 （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比

快速上手指南。 要快速了解 TiUP 的基本功能、使用 TiUP 快速搭建 TiDB 集群的方法与连接 TiDB 集群并执行 SQL 的方法，建议先 观看下面的培训视频（时长 15 分钟）。注意本视频只作为学习参考，如需了解TiUP 的具体使用方法和TiDB 快 速上手具体操作步骤，请以文档内容为准。 3.1.1 部署本地测试集群 • 适用场景：利用本地 macOS 或者单机 Linux 环境快速部署 执行以下命令查看集群的拓扑结构和状态： tiup cluster display 71 3.1.3 探索更多 如果你刚刚部署好一套 TiDB 本地测试集群，你可以继续： • 学习TiDB SQL 操作 • 迁移数据到 TiDB 如果你准备好在生产环境部署 TiDB，你可以继续： • 使用 TiUP 部署 TiDB 集群 • 使用 TiDB Operator 在 Kubernetes 功能还不太了解，希望快速试用体验，请参阅快速上手 HTAP。 要快速了解 TiDB 在 HTAP 场景下的体系架构与 HTAP 的适用场景，建议先观看下面的培训视频（时长 15 分钟）。 注意本视频只作为学习参考，如需了解详细的 HTAP 相关内容，请参阅下方的文档内容。 3.4.1 HTAP 适用场景 TiDB HTAP 可以满足企业海量数据的增产需求、降低运维的风险成本、与现有的大数据栈无缝缝合，从而实现

快速上手指南。 要快速了解 TiUP 的基本功能、使用 TiUP 快速搭建 TiDB 集群的方法与连接 TiDB 集群并执行 SQL 的方法，建议先 观看下面的培训视频（时长 15 分钟）。注意本视频只作为学习参考，如需了解TiUP 的具体使用方法和TiDB 快 速上手具体操作步骤，请以文档内容为准。 3.1.1 部署本地测试集群 • 适用场景：利用本地 macOS 或者单机 Linux 环境快速部署 执行以下命令查看集群的拓扑结构和状态： tiup cluster display 87 3.1.3 探索更多 如果你刚刚部署好一套 TiDB 本地测试集群，你可以继续： • 学习TiDB SQL 操作 • 迁移数据到 TiDB 如果你准备好在生产环境部署 TiDB，你可以继续： • 使用 TiUP 部署 TiDB 集群 • 使用 TiDB Operator 在 Kubernetes 功能还不太了解，希望快速试用体验，请参阅快速上手 HTAP。 要快速了解 TiDB 在 HTAP 场景下的体系架构与 HTAP 的适用场景，建议先观看下面的培训视频（时长 15 分钟）。 注意本视频只作为学习参考，如需了解详细的 HTAP 相关内容，请参阅下方的文档内容。 3.4.1 HTAP 适用场景 TiDB HTAP 可以满足企业海量数据的增产需求、降低运维的风险成本、与现有的大数据栈无缝缝合，从而实现