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 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 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 com 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 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 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 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力

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 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 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 APP：DeepSeek 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 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 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 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 强弱判断 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力

筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根 响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 快，能够快速读取粘贴数据， 输出结果格式工整、简洁。 DeepSeek R1 能够详细全面地提取文件中的 数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日） 制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文件数据读取 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 600 5.4.8 第 8 步：验证集群运行状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 601 5.6 验证集群运行状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2347 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 596 5.5 验证集群运行状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2088 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · �→ （实验特性） 在进行集群升级、迁移或部署变更等重要操作之前，使用 TiProxy 捕获 TiDB 生产集群的真实负载， �→ 并在测试的目标集群中重现该工作负载，从而验证性能，确保变更成功。 0 码力 | 5072 页 | 104.05 MB | 10 月前

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....................................................................................... 5 第二章 身份验证 .................................................................................................. ........................................................................................... 95 会话验证................................................................................................... .................................................................................... 179 第二十二章 集成验证码 .................................................................................................

在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确 方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 询) • 实体提取(人名、地点、事件) 知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识 推 理 ) • 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 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 Mermaid图表 ·

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 538 5.5 验证集群运行状态 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 2023 13.7.9 逻辑导入模式· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · v8.2.0 之前，你需要依赖外部工具或自定义验证逻辑进行 JSON 数据验证，开发和维护比较复杂，开发 效率低。从 v8.2.0 版本开始，引入了 JSON_SCHEMA_VALID() 函数。通过在 CHECK 约束中使用 JSON_SCHEMA �→ _VALID()，可以避免插入不符合要求的数据，而不是事后检查数据。你可以在 TiDB 中直接验证 JSON 数据的有效性，提高数据的完整性和一致性，提升了开发效率。

行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义 千问团队的 QwQ、上海人工智能实验室的 LLaMA-O1 和清华大学的 Llama-3.2V-11B-cot。 智能体为什么是“算力墙”前 AI 产品的最优解决方案？这一问题的底层逻辑包含两个方面。 1. LLM 是目前已知最好的智能体底层技术。 智能体作为学术术语由来已久，从上世纪的“符号、专家系统”【1】，到十年前风头无两的 强化学习（代表作 AlphaGo【3】），再到现在的 LLM，agent 底层技术经历了三个大的阶段。 符号系统的缺点在于过于依赖人工定义的“符号”和“逻辑”，强化学习苦于训练数据的匮 乏和“模态墙”，而 动开发）是大模型时代软件研发 的正确打开方式，让大模型帮我 们生成需求及其验收标准，业务 约束更明确了，上下文更清楚了， 在此基础上分别由不同的模型生 成产品代码和测试代码，再让它 们之间相互验证和博弈（如图 4 所示），最终交付高质量的软件。 未来，随着 AI 技术的不断成熟和创新，AI 编程工具将进一步提升智能化和可解释性，支持 更多的编程语言和平台，并通过强化学习实现自适应优化。为了全面发挥

Ansible 部署方案（强烈推荐） 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 README - 8 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 CN) 构建 要深入了解 TiDB 的水平扩展和高可用特点，首先需要了解 TiDB 的整体架构。 TiDB 集群主要分为三个组件： TiDB Server 负责接收 SQL 请求，处理 SQL 相关的逻辑，并通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV 地址， 与 TiKV 交互获取数据，最终返回结果。 TiDB Server 是无状态的，其本身并不存储数据，只负责计算，可以无限水平扩展，可以通过负载均衡组件（如