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 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 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性

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 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 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性

多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 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 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：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问 题，例如： • 我们公司的最新促销活动是什么？ 减少错误： 自动化回答和信息整合功能，减少了人工错误的可能性。 提升客户满意度： 通过快速、准确的响应，客户会感受到你的专业性和效率，从而提升对你的信任和满意度。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理 场景4：项目中急需请假 如何开口 场景：你负责的项目正处于关键阶段（如产品上线前一周），团队每天加班。此时，家中老人突发中风住院， 你需要请假3天回老家处理。你担心领导认为你“临阵脱逃”

通过分析海量商品数据 揭示市场趋势，帮助商 家精准定位消费者需求， 把握市场动态。 对比产品参数 自动收集并对比同类产 品参数，突出性能差异， 简化消费者的决策流程。 整合用户反馈 整合用户反馈，提炼关 键意见，确保购买决策 基于真实用户体验，提 高决策质量。 提供定制建议 结合个人偏好与历史行 为，提供定制化的购买 建议，提升用户的购物 满意度。 简化决策流程 通过突出产品性能差异， 消费决策场景案例：需求识别，产品匹配 提供深入的市场趋势、消费者行为洞察及竞争格局，为企业制定精准的商业策略提供支持。 01 02 03 04 数据来源：社交媒体、市场调查、 行业报告、消费者反馈等。 信息发现 推理分析 信息整合 生成定制化的商业报告，帮助管理层理解市场 格局、识别潜在机会和风险，做出明智决策。 输出报告 将不同来源的结构化和非结构化数据进行 整合，形成全面的市场和消费者视角。 基于推理技术，实时预测未来的 市场需求或用户行为。 • 根据预测结果优化资源分配和决 策流程，确保高效性。 动态预 测与优 化 • 通过数据反馈（如实际的使用情 况）更新模型参数。 • 进行持续优化，提升系统的适应 能力和效率。 反馈与 迭代  端到端任务自动化  人机共生新范式  重塑企业运营效能 • 通过技术创新、优化结构和提升效 率，实现企业的可持续发展。 数字化转

tag 对镜像进⾏标记 执⾏ docker push 推送镜像到仓库 修改 Kubernetes ⼯作负载的镜像版本 等待镜像拉取结束 等待 Pod 重建 查看修改后的代码效果 这直接拖慢了开发的循环反馈过程，每次修改，动辄需要数分钟甚⾄⼗分钟的等待时间。 Nocalhost - 重新定义云原⽣开发环境 Nocalhost 是⼀个云原⽣开发环境，希望让开发云原⽣应⽤像开发单体应⽤原始⼜简单。 Nocalhost 为了快速理解 Nocalhost 重新定义的云原⽣开发环境，让我们⾸先站在不同的⻆⾊来看 Nocalhost 能给他们 带来什么。 开发⼈员： 摆脱每次修改需要重新 build 新镜像以及⻓时间的循环反馈，修改代码⽴即⽣效 ⼀键部署开发环境，摆脱本地环境搭建和资源不⾜的限制 本地 IDE 编辑器和开发环境联动，⽀持远程调试 图形化的 IDE 插件，⽆需熟悉 kubectl 命令即可完成云原⽣环境下的开发 重新定义云原⽣开发环境.md 2021/1/20 7 / 7 落地案例 ⽬前，CODING 部分应⽤（100+微服务）正在使⽤ Nocalhost 进⾏开发，实践验证 Nocalhost 能极⼤提⾼开 发的循环反馈效率。 开源与社区共建 Nocalhost ⽬前是 100% 开源的，代码托管在 Github：https://github.com/nocalhost/nocalhost.git，并遵循 Apache-2

难度大。升级Sidecar需要业务容器一起发布，协调成本 高，而且全量升级sidecar对整个系统的动荡太大 难度小。切换流量到remote proxy可以实现用 户无感知无损升级。可以轻易的实现全网一月 一升级，快速的迭代、落地、反馈 动态扩容难度 单机使用，无须扩容 需预先根据宿主机的配置调整Proxy的资源以 应对客户端增多的情况。容量超标则临时转移 到remote proxyRemote Proxy的价值 • 主要职责：备份流量、临时流量、非主要流量 绑定K8s • 历史原因导致长期都会物理机 和容器并存，内部需求必须要 同时支持物理机和云 • 绑定K8s能够享受K8s的红利， 但也限制了使用范围 +服务治理程度更接地气 • 不停的迭代、落地、反馈，打 造一系列的实用的治理功能 • 规则路由、标签路由、邻近机房 路由、Hash路由、基于权重的路 由、熔断、健康探测、超时重试、 限流降级等等 • 契约化治理，服务接口变更diff并 通知上游 被切走的客户端每10s切换回来local proxy，若仍然超限会再被切走 • 默认单IP限流值是2w qps今年计划（Roadmap） 我是作者名称Roadmap • 智能参数治理 • 实时反馈 • 历史指标 • OSP智能故障分析&告警 • 基于内部的智能根因分析大框架 • 全链路服务综合治理 • 实时上下游超时治理 • 实时上下游限流治理 • 智能路由 • 开源智能参数治理

模型 都在极力避免的情形，要进一步解决这个问题，使用更加开放的数据集和算法是一种更负责任的 做法。 种种事件的发生并不是坏事，这是所有技术在发展过程中接受实践检验的必经之路，通过种 种尝试和反馈，目前对于开源数据集和算法的呼声正在越来越高涨。 除了对于训练集和算法的开源之外，对于模型的“开源”定义也经受着各种议论。笔者比较 认同的观点是：开源模型不应该只把模型文件公布出来，同时应该把对应的训练集和算法进行公 提供的服务，能够帮助开发者检测并修复 AI 生成代码中的安全漏洞。工具如 CodeQL 和 CodeFuse-Query 支持通过自定义查询快速定位安全隐患，并以高性能的语法和语义分析能 力提供实时反馈。这些工具不仅速度快，还支持定制化查询，并能无缝集成到开发环境和持续集 成工具链中，自动化地检查和优化生成代码的安全性与质量。此外，研究者也在探索通过形式化 验证、符号执行等技术对生成代码进行安全审查，并利用 中作为相关代码的示例，从而大大提高代码生成及相关下游任务的正确性。  除了在 IDE 中向用户提供常规的 AI 生成测试、撰写文档、修复错误等功能外，还能够提供完 全后台运行的自动化智能体，通过读取编译器的各项反馈来完成各种相对复杂、长时间的下 游任务，例如提升测试覆盖率、从自然语言提示生成完整代码组件或者项目等。 四、总结 未来程序员的工作场景，会更多的使用到 AI 大模型代码生成助手。值得注意的是，提升程

VERBOSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 7 反馈 18 1 作者 A.M. Kuchling 摘要 本文档是在 Python 中使用 re 模块使用正则表达式的入门教程。它提供了比“标准库参考”中相应部分更 平和的介绍。 end-of-line """, re.VERBOSE) 这更具有可读性: pat = re.compile(r"\s*(?P

[^:]+)\s*:(?P.*?)\s*$") 7 反馈 正则表达式是一个复杂的主题。这份文档是否有助于你理解它们？是否存在不清楚的部分，或者你遇到的问 题未在此处涉及？如果是，请向作者发送改进建议。 The most complete book on

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