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 别并修复古籍中的破损文字，同时生成准确的 注释和解释，帮助修复难以辨认的古籍内容。 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述案例：元知（增强版）AI综述工具 生成综述案例：元知（增强版）AI综述工具 生成综述案例：元知专业版（单图）AI综述工具 生成综述案例：元知专业版（单图）AI综述工具 生成综述案例：PubScholar AI综述工具 生成综述案例：知网研学AI综述工具 生成综述案例：知网研学AI综述工具 生成综述案例：斯坦福 STORM（英文版） 生成综述案例：斯坦福 STORM（中文译版） 基 于 冷 启 动 数 据 微 调 后 的 基 础 模 型 ， 进 行 大 规 模 强 化 学 习 。 此 阶 段 引 入 语 言 一 致 性 奖 励 ， 优 化 模 型 在 数 学 、 编 程 等 结 构 化 任 务 中 的表现。 第二阶段：拒绝 采样与监督微调 通 过 拒 绝 采 样 从 R L 检 查 点 生 成 新 的 合 成 数 据 ， 并 与 写 作 、 事 实

Python PHP C# Go C++ C HTML Android TypeScript Objective-C NodeJS Shell Ruby 2024年，Gitee上的编 程语言依然由Java、 JavaScript、Python引 领潮流。 与此同时变化也在悄然进 行中：凭借AI开发热潮， C与C++依然在今年焕发 着生命力，流行度已与十 年前不相上下。 TypeScript依然强势增 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 Tiezhen 现任 Hugging Face 工程师，曾在 Google Brain 任职。兼具实干精 神与梦想追求，坚信开源是连接全球的纽带，让 AI 的益处普惠大众。 他秉持"高手在民间"的理念，渴望激励更多的开源模型从业者成为行业 的关键意见领袖，挖掘群体的智慧与潜能，促进社区的成长和影响力的 在此基础上训练得到的 LLM，自然具备被诱导出类人思考的潜力。在 COT（思维链）【4】、 TOT（思维树）【5】等技术的加持下，大模型正在学习拆解自己的“思维”，OpenAI 的 o1 就是 典型案例，强化了推理能力的同时，也大大缓解了幻觉问题。 2. 大模型做不到的，“现存工具”强势补位。 无法持续更新的知识库，可以通过 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强

Reference, 发布 3.7.13 4.4 数字类型 --- int, float, complex 存在三种不同的数字类型: 整数, 浮点数和 复数。此外，布尔值属于整数的子类型。整数具有无限的精 度。浮点数通常使用 C 中的 double 来实现；有关你的程序运行所在机器上浮点数的精度和内部表示法 可在sys.float_info 中查看。复数包含实部和虚部，分别以一个浮点数表示。要从一个复数 是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 编解码器注册和相关基类 源代码： Lib/codecs.py 这个模块定义了标准 Python 编解码器（编码器和解码器）的基类，并提供接口用来访问内部的 Python 编 解码器注册表，该注册表负责管理编解码器和错误处理的查找过程。大多数标准编解码器都属于文本编 码，它们可将文本编码为字节串，但也提供了一些编解码器可将文本编码为文本，以及字节串编码为字 节串。自定义编解码器可以在任意类型间进行编码和解码，但某些模块特性仅适用于文本编码

是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 和decode() 方法相同接 口的函数或方法 (参见Codec 接口)。这些函数或方法应当工作于无状态的模式。 incrementalencoder incrementaldecoder 增 量 式 的 编 码 器 和 解 码 器 类 或 工 厂 函 数。 这 些 函 数 必 须 分 别 提 供 由 基 类IncrementalEncoder 和IncrementalDecoder 所定义的接口。增量式编解码器可以 encoding=None, errors=’strict’, buffering=- 1) 使用给定的 mode 打开已编码的文件并返回一个StreamReaderWriter 的实例，提供透明的编 码/解码。默认的文件模式为 'r'，表示以读取模式打开文件。 注解: 如果 encoding 不为 None，则下层的已编码文件总是以二进制模式打开。在读取和写入时不 会自动执行 '\n' 的转换。mode

是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 编解码器注册和相关基类 源代码： Lib/codecs.py 这个模块定义了标准 Python 编解码器（编码器和解码器）的基类，并提供接口用来访问内部的 Python 编 解码器注册表，该注册表负责管理编解码器和错误处理的查找过程。大多数标准编解码器都属于文本编 码，它们可将文本编码为字节串，但也提供了一些编解码器可将文本编码为文本，以及字节串编码为字 节串。自定义编解码器可以在任意类型间进行编码和解码，但某些模块特性仅适用于文本编码 和decode() 方法相同接 口的函数或方法 (参见Codec 接口)。这些函数或方法应当工作于无状态的模式。 incrementalencoder incrementaldecoder 增 量 式 的 编 码 器 和 解 码 器 类 或 工 厂 函 数。 这 些 函 数 必 须 分 别 提 供 由 基 类IncrementalEncoder 和IncrementalDecoder 所定义的接口。增量式编解码器可以

是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 编解码器注册和相关基类 源代码： Lib/codecs.py 这个模块定义了标准 Python 编解码器（编码器和解码器）的基类，并提供接口用来访问内部的 Python 编 解码器注册表，该注册表负责管理编解码器和错误处理的查找过程。大多数标准编解码器都属于文本编 码，它们可将文本编码为字节串，但也提供了一些编解码器可将文本编码为文本，以及字节串编码为字 节串。自定义编解码器可以在任意类型间进行编码和解码，但某些模块特性仅适用于文本编码 和decode() 方法相同接 口的函数或方法 (参见Codec 接口)。这些函数或方法应当工作于无状态的模式。 incrementalencoder incrementaldecoder 增 量 式 的 编 码 器 和 解 码 器 类 或 工 厂 函 数。 这 些 函 数 必 须 分 别 提 供 由 基 类IncrementalEncoder 和IncrementalDecoder 所定义的接口。增量式编解码器可以

是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 和decode() 方法相同接 口的函数或方法 (参见Codec 接口)。这些函数或方法应当工作于无状态的模式。 incrementalencoder incrementaldecoder 增 量 式 的 编 码 器 和 解 码 器 类 或 工 厂 函 数。 这 些 函 数 必 须 分 别 提 供 由 基 类IncrementalEncoder 和IncrementalDecoder 所定义的接口。增量式编解码器可以 encoding=None, errors=’strict’, buffering=-1) 使用给定的 mode 打开已编码的文件并返回一个StreamReaderWriter 的实例，提供透明的编 码/解码。默认的文件模式为 'r'，表示以读取模式打开文件。 注解: 下层的已编码文件总是以二进制模式打开。在读取和写入时不会自动执行 '\n' 的转换。 mode 参数可以是内置open() 函数所接受的任意二进制模式；'b'

是指其在某种意义上没有价值，例如空白行或空白符。（处理垃圾元素是对 Ratcliff 和 Obershelp 算 法的一个扩展。）然后同样的思路将递归地应用于匹配序列的左右序列片段。这并不能产生最小编 辑序列，但确实能产生在人们看来“正确”的匹配。 耗 时: 基 本 Ratcliff-Obershelp 算 法 在 最 坏 情 况 下 为 立 方 时 间 而 在 一 般 情 况 下 为 平 方 时 和decode() 方法相同接 口的函数或方法 (参见Codec 接口)。这些函数或方法应当工作于无状态的模式。 incrementalencoder incrementaldecoder 增 量 式 的 编 码 器 和 解 码 器 类 或 工 厂 函 数。 这 些 函 数 必 须 分 别 提 供 由 基 类IncrementalEncoder 和IncrementalDecoder 所定义的接口。增量式编解码器可以 encoding=None, errors=’strict’, buffering=-1) 使用给定的 mode 打开已编码的文件并返回一个StreamReaderWriter 的实例，提供透明的编 码/解码。默认的文件模式为 'r'，表示以读取模式打开文件。 备注: 如果 encoding 不为 None，则下层的已编码文件总是以二进制模式打开。在读取和写入时不 会自动执行 '\n' 的转换。mode

选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案例分析或实例应用，验证思维框架的有效性和适用性。 �实战技巧： 知识激活与联想 1. 列出与[主题]相关的所有关键知识点，逐一进行详细解释。 2. 从不同领域中寻找与[问题]相关的知识点，并进行创造性联想。

选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 形成原因 除AI幻觉这一关键缺陷外，潜在的缺点与局限还包括 可解释性、计算成本、数据偏见、实时更新、数据安 全、个人隐私、恶意输出等。 幻觉类型 数据可用 性 理解 能力 深度 语境精 确度 外部信息 整合能力 逻辑推理和 抽象能力 典型错误表现 数据误用 有数据 低 高 高 中 误用已有数据，回答 部分不符或细节错误 语境误解 有数据 高 低 高 中 对问题的意图理解错 误，回答偏离主题 析。 2. 列出与主题相关的所有关键概念和理论，并进行系统梳理。 3. 使用逻辑框架图展示信息收集、分析和结论的过程。 4. 针对每个关键概念，撰写简要解释并说明其在文章中的作用。 5. 通过案例分析或实例应用，验证思维框架的有效性和适用性。 �实战技巧： 知识激活与联想 1. 列出与[主题]相关的所有关键知识点，逐一进行详细解释。 2. 从不同领域中寻找与[问题]相关的知识点，并进行创造性联想。