清华大学 DeepSeek 从入门到精通按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题,提供创造性的解 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 ),可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”(如直接询问复杂推理问题,需分步验证结果)。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例(推理模型适用) 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数,输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标, 强制逻辑链条(如“分三点回答”) 推理模型 需明确对话目标,避免开放发散 “从技术、伦理、经济三方面分析 AI的未来” 情感化提问(如“你害怕AI吗?”) 逻辑分析 推理模型 直接抛出复杂问题 “分析‘电车难题’中的功利主义 与道德主义冲突” 添加主观引导(如“你认为哪种对?”) 通用模型 需拆分问题,逐步追问 “先解释电车难题的定义,再对比 两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单案、法律意见书等,提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断:构建智能医疗 平台,分析病历、检查报告和基因数据,帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理:开发金融风险分析 工具,收集并分析市场数据,预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助:为作家提供创作灵感 和文本构思,生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句,助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成:根据产品特点和目标 无数据检索:以现有真实数据库作为支撑,通过关键词 检索,自动搜集相关文献并生成综述报告,目前只支持 英文检索。 低重复率:结合现有查重机制与AI技术,在内容生成阶 段引入重复检测与优化策略,从源头上降低重复率风险, 所生成的综述普通重复率与AIGC重复率均在5%以下。 无限双语数据导入:支持中文与英文文献的导入,并且 文献数据量没有限制,能够轻松处理中文文献的系统性 梳理,以及国际文献的跨语言分析。 完全开源免费;社区支持广泛; 多语言基础能力均衡 多模态功能缺失; 长文本生成质量不稳定 Anthropic Claude-3.5 闭源推理模型 对话系统、内容生成、 逻辑推理 对话逻辑连贯性强; 伦理安全性高;文档分析能力突出 中文支持较弱; 闭源且 API 访问受限 百度 文心一言 闭源大语言模型 多语言处理、复杂的语 言理解和文本生成 中文场景优化最佳; 多模态搜索整合;本土行业适配性强0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
RocketMQ v3.2.4 开发指南Message Header 迕行过滤,甚至可以挄照 Message Body 迕行过滤。 5. 使用 Java 诧言迕行作为过滤表达式是一个双刃剑,方便了应用的过滤操作,但是带来了服务器端的安全风险。 需要应用来保证过滤代码安全,例如在过滤程序里尽可能丌做申请大内存,创建线程等操作。避免 Broker 服 务器収生资源泄漏。 使用方式参见 Github 例子 https://github 12.2 Broker 集群搭建 推荐的几种 Broker 集群部署方式,返里的 Slave 丌可写,但可读,类似亍 Mysql 主备方式。 1. 单个 Master 返种方式风险较大,一旦 Broker 重启戒者宕机时,会导致整个服务丌可用,丌建议线上环境使用 项目开源主页:https://github.com/alibaba/RocketMQ 38 2. 多0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化MySQL-Operator 集群管理 Master High Availability Ø 目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 MHA 高可用简介0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3
消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋方法消费消息,返回消 费结果 如果 ProcessQueue 的 droped 为 true,不处理结果,不更新 offset, 但其实这里消 费端是消费了消息的,这种情况感觉有被重复消费的风险 处理消费结果 消费成功, 对于批次消费消息,返回消费成功并不代表所有消息都消费成功, 但是消费消息的时候一旦遇到消费消息失败直接放回,根据 ackIndex 来标记 成功消费到哪里了0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
Ubuntu 桌面培训 2010Thawte ——一 8 关于 Ubuntu 目录 Lucid Lynx 家致力于数字证书和加密的公司。1999年,他把 Thawte 卖给了美国 VeriSign 公 司,然后创建了 HBD 风险投资公司和 Shuttleworth 基金。2001年他移居伦敦,开 始准备成为第一个在星城受训并最终进入太空的黑人。2002年4月,他以太空旅客的 身分搭乘联盟 TM34 号宇宙飞船抵达国际空间站。2004年初,他创立了 导学生在他 们的电脑上创建新用户,然后再讲解快速用户的概念。 探索 Ubuntu 桌面 45 Ubuntu 桌面培训 目录 也许您的计算机有许多个用户。这种情况下会有数据被其他用户修改或损坏的风险。 为了防止这一类事情的发生,可以为每一个想要使用您电脑的人单独创建一个用户账 户。让每个人都有自己的账户和相互独立的用户设置。比如,给孩子单独设置一个账 户是很有用的,可以阻止他们更改您的设置或者访问一些不适合的文件和程序。 在此组件中的所有软件包都能完美地运行工作。不过,这些软件包不保证有安全修正 和支持。这些软件包由社区维护。 298 软件仓库 目录 Lucid Lynx 教员注记: 使用 Universe 组件的软件包可能会有风险,最重要的原因是它们不保证有安全更 新。 Multiverse 组件 Multiverse 组件包含非自由软件,也就是说软件的许可协议需求与 Ubuntu Main 组件的许可协议规则不符。用户需负责验证自己是否有权使用该软件0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
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