大模型提示工程（Prompt Engineering）是通过设计有效的输入提示（Prompt）来引导大型语言模型（LLM）生成高质量输出的技术。其核心目标是优化模型的理解和生成能力，使其更符合用户需求。

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大模型的推理链（Chain-of-Thought, CoT）是一种通过逐步分解问题来引导模型生成逻辑性答案的技术。其核心思想是模仿人类解决问题的思维过程，将复杂任务拆解为中间步骤，最终得出答案。其中 ( P(r|x) ) 是生成中间步骤的概率，( P(a|r, x) ) 是基于推理步骤生成答案的概率。模型在输出最终答案前，会生成一系列中间推理步骤。通过展示推理过程，用户可以验证模型的逻辑是否合理，

大模型的推理链（Chain-of-Thought, CoT）是一种通过逐步分解问题来引导模型生成逻辑性答案的技术。其核心思想是模仿人类解决问题的思维过程，将复杂任务拆解为中间步骤，最终得出答案。其中 ( P(r|x) ) 是生成中间步骤的概率，( P(a|r, x) ) 是基于推理步骤生成答案的概率。模型在输出最终答案前，会生成一系列中间推理步骤。通过展示推理过程，用户可以验证模型的逻辑是否合理，

【代码】deepseek大模型部署。

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机器学习是人工智能的子领域，通过算法从数据中学习规律并做出预测或决策，无需显式编程。核心任务包括分类、回归、聚类等。深度学习是机器学习的子集，基于多层神经网络（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）自动提取特征，尤其擅长处理非结构化数据（图像、语音、文本）。

机器学习是人工智能的子领域，通过算法从数据中学习规律并做出预测或决策，无需显式编程。核心任务包括分类、回归、聚类等。深度学习是机器学习的子集，基于多层神经网络（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）自动提取特征，尤其擅长处理非结构化数据（图像、语音、文本）。

责任链设计模式（Chain of Responsibility Pattern）是一种行为型设计模式，允许多个对象处理请求，从而避免请求发送者与接收者之间的耦合。请求沿着处理链传递，直到有对象处理它为止。

领域驱动设计（Domain-Driven Design，DDD）是一种软件开发方法论，强调通过领域模型（Domain Model）解决复杂业务问题。其核心思想是将业务逻辑与技术实现分离，通过统一语言（Ubiquitous Language）促进开发团队与领域专家的协作。