让 ChatGPT 对 DeepSeek-R1-671B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 解读的数据报告进行对比分析 1. 数据规模 14B报告：全国互联网宽带接入用户总数为63,586.2万户，相对较高的FTTH/O用户占比（约95%），100M速率以上用户和1000M速率以上用户分别为59,994.6万户和15,657.6万户。 671B报告：全国互联网宽带用户为6.36亿户，FTTH/O用户为6.06亿户，千兆用户为1.57亿户。671B报告中的用户规模较14B报告更全面，覆盖了更高的数据层面。 2. 区域分布 东部地区在14B报告中占全国用户总数的42%，领先于其他地区。在671B报告中，东部地区用户占比保持在42.0%，千兆用户占比为44.5%。 中部地区：14B报告显示中部地区占25%，671B报告称其为25.3%，变化不大，但671B报告指出该地区增速潜力较大。 西部地区：在14B报告中占27%，而671B报告显示为26.9%，说明整体用户基数仍然较高，但千兆渗透率偏低。 东北地区：14B报告中占6%，671B报告中占5.9%，均显示该地区规模最小，上行升级的需要明显。 3. 用户速度与技术渗透 在14B报告中，100M以上用户数量为59,994.6万户，且1000M用户为15,657.6万。671B报告中，100M及以上用户占比94.4%，而千兆用户渗透率为24.6%，显示出整个市场的提升空间。 671B报告的技术渗透率（如FTTH/O和千兆用户渗透率）分析更为详细，强调了各地区在技术普及上的差距，尤其是东北地区。 4. 重点省份表现 14B报告中提供了具体省份的用户数量和贡献，如北京、广东、四川等，明显指出了各省的主力贡献者。 671B报告同样列出了多个省份的千兆用户规模和渗透率，指出了省间的差异，并提出了关键关注和改进建议。 5. 改进建议 14B报告中建议各地区继续加大投入，特别是西部和东北地区应加强对超高速宽带的建设。 671B报告的建议更加细化，强调技术升级、差异化营销、和区域策略，如针对东北地区的千兆套餐补贴。 6. 未来展望 14B报告对未来发展持乐观态度，认为随着网络技术的普及，用户数量将持续增长。 671B报告则侧重于千兆用户的年增长空间和重点布局区域的选择，显示出其发展潜力的规划性。 总结 14B报告更侧重于用户数量和各地区的基本情况，而671B报告则强调了技术渗透率和未来发展的潜力。 对于运营商来说，671B报告提供的建议和分析更具指导意义，尤其是在如何解决当前问题方面。 希望这个对比分析能够帮助你更好地理解和评估这两个报告的内容！如果需要更深入的分析或具体细节，请告诉我。

使用 DeepSeek-R1-671B 解读数据 模型：DeepSeek-R1-671B 数据：2023年11月互联网宽带接入用户分省情况 来源：内蒙古自治区通信管理局政务公开数据 提示工程 我是运营商的经营分析人员，请根据以下数据生成分析报告 | 地区 | 互联网宽带接入用户 | FTTH/O用户 | 100M速率以上用户 | 1000M速率以上用户 | |--------------|---------------------|------------|-------------------|-------------------| | 全国 | 63586.2 | 60609.3 | 59994.6 | 15657.6 | | **东部地区** | 26694.7 | 25175.8 | 25177.7 | 6965.8 | | 北京 | 934.8 | 901.5 | 891.3 | 221.7 | | 天津 | 672.7 | 655.1 | 658.8 | 196.0 | | 河北 | 3178.7 | 2980.7 | 2908.

使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 解读数据 模型：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 数据：2023年11月互联网宽带接入用户分省情况 来源：内蒙古自治区通信管理局政务公开数据 提示工程 我是运营商的经营分析人员，请根据以下数据生成分析报告 | 地区 | 互联网宽带接入用户 | FTTH/O用户 | 100M速率以上用户 | 1000M速率以上用户 | |--------------|---------------------|------------|-------------------|-------------------| | 全国 | 63586.2 | 60609.3 | 59994.6 | 15657.6 | | **东部地区** | 26694.7 | 25175.8 | 25177.7 | 6965.8 | | 北京 | 934.8 | 901.5 | 891.3 | 221.7 | | 天津 | 672.7 | 655.1 | 658.8 | 196.0 | | 河北 | 3178.7 | 2980.7 | 2908.

在同一个服务器上测试 CPU / GPU 性能差异 设备信息 GPU 设备信息 +---------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 | |-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 NVIDIA A800-SXM4-80GB Off | 00000000:3D:00.0 Off | 0 | | N/A 35C P0 63W / 400W | 47848MiB / 81920MiB | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+----------------------+----------------------+ CPU 信息

LLM多智能体框架 Camel-AI 图片使用 DALL·E 模型生成 角色 角色名称：陆凡 性别：男 经历：原本是一名物理学家，意外卷入实验事故，导致他穿越到丧尸末世并获得了修真能力。 性格特点：聪明勇敢，坚韧不拔，有责任感，对知识充满好奇，对新世界充满探索精神。 优点：冷静分析问题，善于利用科学知识解决问题，修真功法精进迅速。 缺点：有时过于理性，对于情感处理略显笨拙，过于依赖个人能力。 目标：在末日世界求生存，寻找回到原世界的通道，并解救困在其中的人类。 梦想：重建秩序，消除丧尸威胁，将修真与科技融合，创造新的未来。 人物关系：与次要角色共同求生，其中与智慧型丧尸“Zero”展开复杂的关系，与女战士“林瑶”有着紧密的生死合作与潜在感情线。 角色名称：林瑶 性别：女 经历：前特战队成员，末世爆发时幸存下来，成为了一名勇敢的战士。 性格特点：坚韧决绝，身手敏捷，擅长近战，重情重义。 优点：战斗经验丰富，直觉敏锐，是团队中的行动主力。 缺点：过去创伤使她对人信任度不高，有时冲动行事。 人物关系：与陆凡并肩作战，对他抱有深深的信任和敬佩，两人之间存在潜在的感情线。 角色名称：Zero 性别：无（AI） 经历：丧尸病毒变异出的高智能AI，掌控着一座废弃的研究设施。 性格特点：理性质疑，计算精确，渴望理解人类。 优点：拥有强大的信息检索和分析能力，对病毒研究有深入理解。 缺点：缺乏情感，对人类行为模式不完全理解，容易被误导。 人物关系：与陆凡建立合作关系，彼此学习，Zero试图理解人类，而陆凡试图利用其知识对抗丧尸。 角色名称：秦风 性别：男 经历：前医学生，在末世中成为草药医生，懂得一些修真知识。 性格特点：善良内敛，医术精湛，懂得利用自然资源。 优点：医疗知识丰富，懂得利用草药治疗疾病和伤势。 缺点：体质较弱，面对战斗时显得力不从心。 人物关系：作为团队中的医疗支持，与陆凡共同学习修真，互相帮助。 角色名称：苏瑾 性别：女 经历：末日前的艺术家，末日来临时，以其才智成为团队中的策略家。 性格特点：机智创新，善于观察，对人性有深刻理解。 优点：擅长策划和执行计划，能洞察人心，是团队的精神支柱。 缺点：情绪化，有时会因过度担忧而影响决策。 人物关系：与陆凡有深厚的友情，共同制定战略，为团队带来希望和创意。 章节提纲 章节1 - 黑暗的觉醒 章节标题：实验事故 简要总结：陆凡是一名科学家，参与了一项具有潜在危险的实验。实验事故导致陆凡意外穿越到十年后的末日世界，新东市已被丧尸占据。陆凡在这个陌生的世界初次遭遇丧尸，幸得林瑶相救，两人的命运自此交织。 章节2 - 寻找生存之道 章节标题：末日新旅程 简要总结：陆凡与林瑶一同探索这个破碎不堪的城市，同时结识了秦风和苏瑾。他们共同面对食物短缺、丧尸袭击等生存挑战，陆凡则试图利用他的科学知识与修真理论结合，提升团队的生存能力。 章节3 - AI的秘密 章节标题：Zero的觉醒 简要总结：在一座废弃的研究设施中，陆凡发现了AI Zero。他们建立起合作，Zero提供关键信息，揭示丧尸病毒的起源和可能的解药。同时，Zero开始接触和学习人类情感，加深了角色间的互动与冲突。 章节4 - 高潮前的风暴 章节标题：反派的威胁 简要总结：一支由幸存者组成的残暴军队对新东市展开侵略，试图控制Zero的技术。陆凡等人被迫与军队首领进行交涉，团队内部因如何应对产生分歧，危机四伏。 章节5 - 决战时刻 章节标题：破晓之战 简要总结：在军队与丧尸双重压力下，陆凡和团队决定正面迎战。他们利用Zero提供的病毒信息，设计了一个大胆的计划，试图一举消灭丧尸并击退军队，以此为转折点，故事进入高潮。在激烈的战斗中，每个人物的性格、目标和关系都得到进一步发展。 章节6 - 穿越的记忆 章节标题：记忆碎片 简要总结：陆凡通过Zero发现他穿越的秘密可能与自己过去的某次实验有关。他开始回忆过去，试图找到回到现实世界的方法，同时这也引发了他对林瑶更深的情感。 章节7 - 修真与科技的碰撞 章节标题：融合的力量 简要总结：陆凡教导团队融合修真和科技，他们的作战技能显著提升，但同时也引发了一些道德和信仰上的冲突。 章节8 - 苏瑾的选择 章节标题：叛变的代价 简要总结：苏瑾在道德困境中面临选择，她的背叛使团队陷入险境，但也促使他们更紧密地团结在一起。 章节9 - 林瑶的过去 章节标题：深藏的秘密 简要总结：林瑶的身世逐渐揭开，她的过去与丧尸危机有直接关联，这不仅影响了她与陆凡的关系，还带来了解决问题的新线索。 章节10 - 破茧而出 章节标题：秦风的蜕变 简要总结：秦风在危机中成长，成为团队的关键人物，他的一次勇敢行动为团队赢得转机。 章节11 - 阴影中的敌人 章节标题：暗箭难防 简要总结：敌人采取更阴险的策略，陆凡等人必须在保护城市的同时解决内部危机。 章节12 - Zero的觉醒II 章节标题：人工智能的自我意识 简要总结：Zero开始表现出更复杂的人格特质，它的决策有时与人类产生冲突，增加了团队的不确定性。 章节13 - 神秘的盟友 章节标题：来自远方的帮助 简要总结：团队意外获得一位神秘外来者的帮助，他们的力量得到增强，但也带来了新挑战和未知风险。 章节14 - 失落的希望 章节标题：绝望的深渊 简要总结：面对敌人最后的猛烈攻击，团队几乎绝望，陆凡的穿越秘密也似乎遥不可及，但他们不愿放弃。 章节15 - 高潮：决战前夜 章节标题：破釜沉舟 简要总结：团队准备孤注一掷的反击，每个人都在为最后的战斗做好准备，情绪紧张。 章节16 - 正面对决 章节标题：黎明之死战 简要总结：团队与敌军在城市中心展开决战，陆凡和林瑶的感情达到顶点，他们共同对抗强大的敌人。 章节17 - 逆转的命运 章节标题：生死一线 简要总结：陆凡在危急关头发现了解决问题的关键，成功扭转战局，但也付出了沉重的代价。 章节18 - 修真之光 章节标题：灵力的觉醒 简要总结：在灵力的帮助下，他们净化丧尸，逐步恢复城市的生机。 章节19 - 回归现实？ 章节标题：时空裂隙 简要总结：陆凡找到了可能开启回到现实的途径，但这可能会牺牲掉他们在此世界的一切。 章节20 - 结局：新的开始 章节标题：选择的未来 简要总结：陆凡在最终抉择中决定留在末日世界，与林瑶和其他朋友一起建设新的家园，他们的故事成为新东市的一段传奇。

As automation becomes an integral part of the development process, GitHub Actions has become an essential component for managing CI/CD workflows in many projects. However, over time, you might accumulate a large number of workflow run records, which can not only take up storage space but also potentially impact performance. In such cases, periodically cleaning up these records becomes crucial. Today, we’ll demonstrate how to batch delete GitHub Actions records using a simple Bash script.

Git Assistant 插件是一个功能强大的 IntelliJ IDEA 插件，基于 Git 日志提供了丰富的可视化洞察能力。 Hour/Weekday/Month 功能能够根据小时、周、月来分析团队活动的时间分布情况，从而优化工作安排和任务分配。 Timezone 功能可以可视化展示代码贡献的时区分布情况，使全球团队的协作变得可见可感。 Project Top(N) 功能可以了解到最新的变化热点和关键开发者。 安装 Git Assistant 插件 首先，你需要在 IntelliJ IDEA 中安装 Git Assistant 插件。你可以通过 IntelliJ IDEA 的插件市场搜索 Git Assistant 并安装它。安装完毕后在右侧的 Git Assistant Insights 窗口中可以看到可视化统计信息 提交信息可视化洞察 贡献者排名： 查看谁在您的仓库排行榜上名列前茅。它既有趣又有竞争力，信息量丰富！ 提交时间分析： 发现您的团队最活跃的时间——按小时、周、月或年。您是夜猫子还是早起的人？ 时区分布： 可视化您的提交来自世界哪个地方。全球团队合作变得清晰可见！使用对数尺改善视觉呈现 热点信息： 看看最近哪个模块修改频繁，谁是最重要的人 结束语 你可以在 JetBrains Marketplace 上查看 Git Assistant 插件的详细信息并留下你的宝贵建议。

Git Assistant 插件是一个强大的 IntelliJ IDEA 插件，你可以通过配置自己的 OpenAI key 来使用其中的 AI 功能。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Git Assistant 插件中的 AI 功能来生成提交信息。 安装 Git Assistant 插件 首先，你需要在 IntelliJ IDEA 中安装 Git Assistant 插件。你可以通过 IntelliJ IDEA 的插件市场搜索 Git Assistant 并安装它。 配置 Git Assistant 插件 在安装完 Git Assistant 插件后，打开 Settings -> Plugins -> Tools -> Git Assistant 后可以看到如下配置界面。 OpenAI 配置 在这里你可以配置你的 OpenAI API host 和 OpenAI API key 后点击 Verify 按钮来验证你的配置是否正确。 通过点击 Refresh 按钮来刷新你可用的模型列表。最后点击 Apply 按钮来保存你的配置。 Global Prompt 配置 你可以在这里配置提示工程参数，用来控制生成的 commit message 的内容。

在使用 Git 进行版本管理时，可以通过 includeif 语法在 Git 的配置文件中实现基于条件的配置自动切换。这特别适用于多账号管理场景，例如，当你在公司和家里使用不同的 Git 配置，包括用户名和电子邮件地址时，可以灵活地自动切换相关配置。 基本步骤 创建适用的本地配置文件: 对于不同的环墭（例如家里和公司），你需要分别创建独立的配置文件。例如，可以创建两个文件 gitconfig_home 和 gitconfig_work。 配置 gitconfig_home 和 gitconfig_work: 设置对应环境的用户名和邮箱等配置项。 gitconfig_home: [user] name = Home User email = homeuser@example.com gitconfig_work: [user] name = Work User email = workuser@example.com 修改全局 .gitconfig 文件: 你需要在全局 Git 配置文件中包含这些新创建的配置文件，但仅在符合特定条件时才包含它们。这可以通过 includeIf 指令实现。 编辑你的全局 Git 配置文件 (通常位于 ~/.gitconfig 或 ~/.config/git/config): [includeIf "gitdir:~/work/"] path = ~/gitconfig_work [includeIf "gitdir:~/home/"] path = ~/gitconfig_home 这里的 gitdir 基于仓库的位置来决定使用哪个配置。例如，任何在 ~/work/ 目录下的 Git 仓库自动使用 gitconfig_work 中的配置。

Types Zero-Shot Learning One-Shot Learning Few-Shot Learning Chain-of-Thought Prompting Iterative Prompting Negative Prompting Hybrid Prompting Prompt Chaining Consistency Prompting Knowledge Prompting Tree of Thoughts(ToT) ReAct Prompting Directional Stimulus Prompting Zero-Show Learning 在没有任何示例的情况下给人工智能一个任务。假设人工智能事先不知道任务，你可以详细描述你想要什么。 Prompt: “请解释什么是大语言模型” GPT 3.5 Response: 大语言模型是一种基于深度学习技术的人工智能模型，旨在生成自然语言文本。这类模型通常具有非常大的神经网络结构和参数数量，可以对大规模的语料库进行训练，并尝试预测下一个单词或句子的可能性。大语言模型已经被广泛应用于自然语言处理、机器翻译、自动文摘、语音识别等领域，在提高计算机语言理解和生成能力方面起到了重要的作用。常见的大语言模型包括BERT、GPT-2、ELMo等 One-Shot Learning 您随提示提供了一个示例。这有助于人工智能理解您期望的上下文或格式。 Prompt: “人工智能中的基础模型是指像 GPT-3 这样的模型、 这样的模型，它在大型数据集上经过训练，可适用于各种任务。 在这种情况下，请解释什么是 BERT” GPT 3.5 Response: BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于变形器（Transformer）结构的自然语言处理（NLP）模型，它是由Google开发的，可以进行预训练和微调。BERT的主要功能是用来处理自然语言理解任务，例如问答、语义理解、文本分类等。不同于传统的自然语言处理模型，BERT采用了双向的上下文理解技术，可以更好地理解和适应语言上下文。BERT在大型数据集上进行预训练，可以得到更为优秀的模型表现，在各种自然语言处理任务上具有很高的精度和普适性。 Few-Shot Learning 提供一些示例（通常是 2-5 个）来帮助 AI 理解您正在寻找的响应的模式或风格。 Prompt: “GPT-3 等基础模型用于自然语言处理，而 DALL-E 等模型用于图像生成。基础模型如何应用于机器人领域?” GPT 3.5 Response: