-分析商业案例时生成因果逻辑图 2.行业专用模板：拿来即用的生产力工具 3.避坑指南：新手常犯的 5 大错误 1.模糊指令 错误：“帮我写点文案”→AI 无法判断需求 修正：“为 30-40 岁女性设计护肤品广告语，突出‘抗皱+提亮’功效，带 Emoji 和话题标 签” 2.过度复杂 错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径”

基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测 ............................................................................... 40 2.3.3 RAG 检索增强生成模型实现 ............................................................................ 512 GB 英特尔® 至强® CPU Max 9468 处理器 48 2.1 2.6 3.5 105 350 2S 4800 512 GB 英特尔® 至强® CPU Max 9460 处理器 40 2.2 2.7 3.5 97.5 350 2S 4800 128 GB 英特尔® 至强® CPU Max 9462 处理器 32 2.7 3.1 3.5 75 350 2S 4800 128 GB 动控制功能块，驱动机械臂上 电机执行对应的加减速控制， 来完成最终机械臂的整体运 动，从而整体实现用过自然语 言对机械臂的操控。 从系统的角度，这个架构中 Intel 的软硬件扮演着非常重要的角色： 40 02 英特尔 ® 技术方案 工业异常检测任务是制造业中的一项关键技术，它通过计算机视觉来识别和定位工业产品中的异常区域。这一过程对于确保 产品的质量、避免潜在的安全风险以及减少经济损

速 上线 最新 DeepSeekV3/R1/Janus-Pro 及 6 个蒸馏模 型 基于昇腾开箱即用，配套版本已上线各大开源 社区 DeepSeek 发布两周， 3 大社区全系列模型上线 40+ 客户 / 伙伴基于昇腾已上线， 15+ 测试中（预计两周内全部上 线） 12 Huawei Proprietary - Restricted Distribution 编程辅助

Does Scaling Long-CoT Data Unlock Better Slow-Reasoning Systems?: https://arxiv.org/abs/2501.11284 40 技术对比讨论：蒸馏 vs 强化学习 Discussion ➢ Kimi K1.5 中 Long2Short 方法指的是将长文本 CoT 模型的知识迁移到短文本 CoT 模型，本质上是一种「蒸馏」，