一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 析任务的语用意图，为AI设定明确的任务目标，并 提出了以下分类： �PIA实施步骤： 1. 识别主要语用意图：确定任务的首要目的 2. 分析次要语用意图：识别可能的辅助目的 3. 评估语用意图的强度：量化每种意图的强度 4. 构建语用意图矩阵：创建语用意图及其强度的矩阵 语用意图 强度（1-10） 说明 陈述型 8 提供关于气候变化的事实和数据 指令型 7 鼓励读者采取环保行动 表达型 6

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， 舆论分析这个概念在最前沿科技或理论中的潜在应用，列出十个充满想象力和震撼性，前所未有的应用。 如果要量化研究审美智能概念，请提出一个合理的，有效的，各指标不重叠的，你自己能提取数据的指数体系框架，不少于三十 个指数。 请大家研究任何问题，先用这四个提示词进行提问。一是跨学科融合，二是深层次原理，三是概念前沿应用，四是如何量化分析。 任何学术概念。 里面会有些冗余信息，可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空 降本提能：架构创新，技术增效 DeepSeek通过架构创新和模型蒸馏技术，在提升模型性能的同时，显著降低计算成本和内存占用。这些技术不仅在 长文本处理、代码生成、数学推理等任务中表现出色，还为大模型的轻量化和实际应用提供了有力支持。  模型蒸馏技术 DeepSeek采用模型蒸馏技术，通过将知识从大型复杂模型 （教师模型）迁移到小型高效模型（学生模型），实现性能和 效率的双重优化。DeepSeek选择了多个开源模型作为蒸馏的

Commit Log 的位置信息，幵丏串行方式刷盘。 项目开源主页：https://github.com/alibaba/RocketMQ 17 返样做的好处如下： (1). 队列轻量化，单个队列数据量非常少。 (2). 对磁盘的访问串行化，避免磁盘竟争，丌会因为队列增加导致 IOWAIT 增高。 每个方案都有缺点，它的缺点如下： (1). 写虽然完全是顺序写，但是读却发成了完全的随机读。