DeepSeek-R1通过大规模强化学习提升模型推理能力，无需依赖大量人工标注数据。其训练过程采用GRPO算法和规则奖励系统，优化模型性能。冷启动阶段引入少量高质量数据，进一步提升模型表现。实验显示，蒸馏技术能显著提升小模型推理能力，而纯RL训练则需更多计算资源。未来工作将探索更高效的训练方法和模型优化路径。

本文探讨了DeepSeek R1系列技术的复现与优化，重点分析了多个开源项目在数学和逻辑题领域的应用。通过实验验证，强化学习在提升模型推理能力方面效果显著，但小模型在复杂任务上表现有限。未来需优化RL框架，提升多机训练效率，并确保思维链质量不退化，以推动长思考模型在实际业务中的应用。

在AI大模型应用中，Prompt是引导模型解决实际问题的关键。通过明确指令、上下文、输入数据和输出指示，Prompt能精准调用模型能力。RTF、RISEN等框架帮助优化Prompt设计，提升模型在客服、推理等场景的表现。少样本提示、思维链提示等技术进一步增强模型理解与推理能力，确保输出准确可靠。掌握Prompt撰写原则，如明确指令和充足思考时间，能显著提升大模型的业务价值。

DeepSeek结合提示词工程提升输出价值。使用万能Prompt框架,包括角色、问题、目标和要求四部分,帮助编写Prompt。通过RAG技术,提高大模型推理效果。Few-shot示例和记忆功能增强模型表现。专业领域需整理知识,优化Prompt可用大模型自动优化算法。调整温度和Top-P参数控制模型输出确定性。有效的Prompt管理和知识更新对大模型应用至关重要。

Ollama提供跨平台安装指南,支持macOS、Windows和Linux,帮助用户轻松运行本地AI模型。通过下载和加载Deepseek模型,用户可以在终端进行模型对话。硬件建议配置为32GB内存和16GB显存。安装交互UI的Chatbox和Page Assist插件,用户可以实现智能问答模式。Dify知识库搭建指南提供了详细步骤,支持Docker Compose部署,并通过Ollama实现模型供应。14b模型在翻译任务中表现优于7b模型,适用于macOS的特定业务场景。

随着数字化生活的普及,触感反馈在产品设计中变得愈发重要。触感,如振动,通过模拟真实物理体验,增强用户与数字界面的互动。iOS将触感反馈分为瞬态事件和持续事件,用于不同场景。设计师应精确运用触感,在交互和模拟中提升用户体验。个性化设置和技术进步将推动触感体验的发展,丰富数字互动的真实感。

DeepSeek-R1的推出为中文大语言模型带来了强大推理能力、高性能、原生中文训练以及低成本优势。未来,企业将整合数据库和大语言模型,形成新的数智库,推动管理系统和组织结构变革。AI辅助编程将重塑软件开发流程,企业需构建新组织形式以适应AI时代,其中需求工程和价值量化将成为关键。通过知识管理系统,AI将优化人力资源配置,助力企业实现智能化转型。

随着微服务的普及，系统稳定性面临挑战，限流技术通过控制请求速率保障系统正常运行。本文介绍了固定窗口、滑动窗口、漏桶和令牌桶四种限流算法，分析了各自优缺点，并探讨了分布式限流方案，如基于中心化、负载均衡和分布式协调服务的限流方法。选择适合的限流策略需综合考虑系统需求、技术栈和负载情况。

设计师常面临灵感的波动，通过理解创造力的机制，可以利用工具和方法提升设计创造力。创造力分为Mini-C、Little-C、Pro-C和Big-C四种，研究方法包括协议分析和神经机制研究，如脑电图(EEG)等。刺激工具如Discover+、Cards for Humanity和头脑风暴等，促进联想、推理和反思。日常工作中，创建经验卡、反思清单、案例库等个性化工具，有助于打破思维定势，长期提升创造力。

在软件开发中，除了编码技能，理解用户、优化流程、加强协作、提升管理和代码设计同样重要。敬畏用户，关注每个反馈；团队需合理分配任务，避免信息孤岛；会议应高效且有目标；设计需灵活，易于变更。培养主人翁意识，重视用户体验和反馈，提升产品认同感。通过这些原则，开发人员可更好地应对复杂业务，提高效率和产品质量。

在开发中，调试耗时多，单元测试通过缩短反馈循环提升开发效率，提供“原子正确性”缩小调试范围。AI编程易出错，单测帮助快速定位问题。单测冷启动问题让开发者望而却步，推荐使用Vitest等工具，简化测试环境配置，提高测试便捷性。通过优化测试流程，开发者可在开发中实现短期高效和长期稳定的双赢。

自 “Prompt工作手册” 发布以来，我持续研究大模型能力的应用及研发方法，结合产业发展，在研发框架和模型应用上有了新的思考，并形成了新的方法论，希望我们的能力不仅仅停留在模型研发的某一阶段，而能贯穿在研发全流程之上。本文介绍了我们近半年的工作成果，通过对研发框架的工程化，我们大幅降低了模型应用研发的成本，让人人都能开发大模型应用。

在微服务高并发的一些场景下，微服务之间的调用量不断增加，大流量因素很可能会引起服务雪崩，微服务的稳定性对业务系统的影响也比较大。一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统，本文主要介绍微服务限流的几种主流方案与适应的场景。

在《论篡改微信余额的技术可刑性》一文中，鹅厂资深资金架构师分享论证了技术上的可刑性，评论区的卧龙凤雏们也纷纷提出了自己天才般的设想，场面非常热闹。

正所谓“未知攻，焉知防”，腾讯云开发者公众号特意约稿原作者，针对大家关注的技术方案做了进一步拆解研讨，看完你的余额就有救了，下半辈子就有“铁”饭碗了！

大语言模型(Large Language Model，LLM)具有完备的世界知识，通过有监督指令微调和人类反馈强化学习的加持，自然语言精准理解和推断能力得到极大加强，使得模型具备零样本交互能力。搜索广告投放方式和引擎链路依托于自然语言构建，可以借助大模型强大的生成能力进行改造，在不损失用户体验的前提下，极大的提高系统变现能力的天花板。

👉目录1 什么是接口2 接口设计3 接口优&