怎么通过现有最先进的AI技术来做一个引文比对的工具

以下是关于 AI 编程的相关内容： Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具，类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具。它具有以下特点： 1. 对国内用户友好，有中国官网、中文界面、国内模型，稳定且快速。 2. 使用完全免费，无需折腾会员，下载后可直接使用，支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件，写完代码一键运行，所见即所得。 它不仅适合新手入门，能解决初学 AI 编程时遇到的官网打不开、购买会员、安装中文和预览插件等前置问题，让 AI 编程进入零门槛时代，还能帮助资深程序员大幅提升编程速度。网址：Trae.com.cn 或点击文末【阅读原文】直接访问。 借助 AI 学习编程的关键 1. 打通学习与反馈循环：从验证环境、建立信心、理解基本概念开始，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 建议：使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）；先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能；借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码；遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。 用好 AI 编程工具（如 Cursor）的关键技能 1. 准确描述需求，清晰表达目标和问题。 2. 具备架构能力，将复杂系统拆解为松耦合的模块，便于 AI 高效处理。 3. 拥有专业编程能力，能够判断 AI 生成代码的优劣。 4. 具备调试能力，能快速定位问题并解决，独立或借助 AI 完成调试。

以下是关于 Google 图片视频 AI 的相关信息： Google 发布了 AI 视频 Veo2 和 AI 绘图 Imagen3。 关于 AI 视频 Veo2： 官网介绍可申请 waitlist，链接为 https://labs.google/fx/zh/tools/videofx 。 引入了改进后的物理引擎，能模拟真实世界动态变化。 能更好地捕捉和模拟人类动作、运动轨迹，并高精度呈现。 具有电影级视觉效果，能生成有深度感和层次感的场景。 提供灵活的镜头控制选项，允许用户调节镜头角度、视角和焦距等参数。 关于 AI 绘图 Imagen3： 绘图链接为 https://labs.google/fx/tools/imagefx 。 是最高质量的文本到图像模型，能生成比之前模型更好细节、更丰富光照和更少干扰伪影。 在图像细节和清晰度上有显著提高，生成的图像更生动、真实，细节更丰富。 相关报道和链接： 数字生命卡兹克：Google 全新发布 AI 视频 Veo2、AI 绘图 Imagen3 何以凌越，https://mp.weixin.qq.com/s/4ACndSdfG8az3gdLn5QLIQ 。 量子位：谷歌版 Sora 升级 4K 高清！一句话控制镜头运动，跑分叫板可灵海螺，https://mp.weixin.qq.com/s/8H286tyxbTeZrtEBDZHaA 。 锤爆 Sora，尺度最大，谷歌发布最强视频模型 Veo2，叫板海螺可灵，https://mp.weixin.qq.com/s/sMECORvSikuKHNaEzPor6Q 。 谷歌版 Sora 来了，4K 高清暴击 OpenAI！视频生图新卷王，更理解物理世界，https://mp.weixin.qq.com/s/PFeyrX2q9mWd6GIrJ9qdWQ 。 谷歌的 Imagen 3 终于来了——它是最好的 AI 图像生成器吗？https://mp.weixin.qq.com/s/gcyGvA6_9mxN9yz__jRRHQ 。 测评： ，Google 视频和图像生成模型更新包括 Veo 2、Imagen 3 和一个新工具 Whisk 。

以下是 AI 发展的大事记与时间线： 2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT。 2024 年 3 月，AI 发展持续升温，潞晨科技发布 OpenSora，Suno 发布 V3 版本爆火。 2024 年 4 月，英伟达发布硬件股价飙升。 2024 年 5 月，苹果发布 AI 芯片，张吕敏发布 IC light，AI 竞争白热化，伊莉雅离开 OpenAI 并成立新公司，估值超五亿美金。 2024 年 7 月，快手开源 LivePortrait 模型，表情迁移。 2024 年 8 月，StabilityAI 老板成立新公司发布 flux 大模型。 2024 年 9 月，阿里云发布模型，海螺 AI 参战，Google 发布 GameGen 实时生成游戏，通义千问 2.5 系列全家桶开源，华为发布 cloud matrix 云计算基础设施，GPT 高级语音模式上线，Meta 发布 AI 眼镜 Orion，AI 代码编辑器 cursor 爆火。 2024 年 10 月，Pika 发布 1.5 模型，诺奖颁发给 AI 奠基人，特斯拉发布机器人，Adobe 发布 Illustrator+Al 生成矢量图，智谱 AI 发布 autoGLM，腾讯混元开源 3D 模型。 在更早的时间： 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。 1950 年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能 Artifical Intelligence 一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。 2024 年的其他进展： 2 月，OpenAI 发布视频生成模型 Sora，首次实现高质量文本生成视频，开创 AI 视频生成新纪元。 3 月，Suno 发布 V3 版本，AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月，Meta 发布高性能开源大模型 Llama3，降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月，GPT4 发布，RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万，字节上线即梦 AI。 6 月，快手发布可灵。 9 月，OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月，Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖，约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖，Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月，OpenAI 发布 o3 系列模型。

Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司，由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats（Perplexity CTO）等合伙人于 2022 年 8 月共同创办。 其优势包括： 1. 理解能力强，能够深入理解查询的语义，而非仅仅匹配关键词，从而提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答，可生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知，能根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 劣势有： 1. 训练成本高，训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据。 2. 可解释性差，LLM 的工作原理较为黑箱，难以解释为何给出某个结果，缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容，由于训练数据的局限性，LLM 可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域，试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式，为用户提供更自然和智能的搜索体验，还融合了个性化和上下文感知等功能，努力成为新一代的“智能助手”。 总的来说，Perplexity 凭借 LLM 的强大语义理解能力，为搜索引擎带来了新的可能性，但也面临着一些技术和伦理挑战。 在搜索领域，推荐算法存在精确推荐提高用户黏性和平台广告收益的优点，但也有导致信息茧房和信息过载等负面影响。搜索引擎采用以用户查询为导向的“拉取式”信息获取模式，极大改变了人们获取信息的方式，搜索广告因用户搜索往往携带着明确意图，点击转化率通常高于泛泛的推荐广告，在数字广告市场中长期占据重要份额。 AI 智能体中的检索增强生成（RAG）是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其过程始于应用程序加载和转换无结构文件，将其转换为 LLM 可查询格式，分块成更小的文本块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，折叠到“元提示”中与检索到的信息一起馈送给 LLM，LLM 合成答复返回给用户。在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和提示链，将结果综合生成最终输出。例如 Eve 法律研究的共同驾驭员，会将查询分解为独立提示链，运行每个提示链生成中间输出，并综合编写最终备忘录。

目前支持上下文长度较长的 AI 有以下几种： Kimi：是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，现在已提升到 200 万字，对长文理解表现出色，适合处理长文本或大量信息的任务，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 http://X.AI 发布的 Grok1.5：支持 128k 上下文长度，性能翻倍，在 MATH、HumanEval、GSM8K、MMLU 测试中表现出色。 AI21 发布的 Jamba：创新的 SSMTransformer 架构，支持 256K 上下文长度，结合 Joint Attention 和 Mamba 技术，提升长上下文吞吐量。

以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍： 1. 「」，有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 「」，其中包含为初学者设计的课程。 3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List：涉及人工智能工程的 10 个领域，包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始，可以从此处开始。 4. 入门经典必读：作者为 ，原文地址：https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。

以下是一些利用现有图片素材自动生成服饰图文的方法和相关资源： 1. TryOffDiff：这是一种 AI 脱衣技术，能够逆向打造服装图片。与虚拟试衣不同，它可以将衣服从照片中“摘取”生成标准化服装图，并且能够保留图案、褶皱、徽标等精细细节，即使原图中部分被遮挡，也能准确推断。其应用场景广泛，适合商品目录制作及电商平台服装展示需求。详细介绍： 2. 可生成自定义服装效果图，支持颜色、款式、材质等多种细节描述。基于 H&M Fashion Captions 数据集，提供多样化的时尚风格参考。模型权重为 Safetensors 格式，便于集成和使用。模型下载： 3. 在 Stable Diffusion 中，若看到好看的图片想复制其效果，可将照片导入。若为 SD 下载的 PNG 格式照片，右边会自动弹出照片信息，包括正面关键词、负面关键词等，可复制这些信息到“文生图”页面生成相似图片。若照片无法自动弹出信息，可使用“标签器（Tagger）”生成关键词。

以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具： ：借助 GPT4 Vision 的能力，能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外，还有一些与网站制作相关的 AI 工具： Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop：网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面： ：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了多种功能，年度许可证起价 179 美元/月。 ：开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，遵循 MIT 许可证。 ：Sourcegraph 的 AI 工具，作为全面的编程助手能理解整个代码库，个人使用免费。

以下是房地产策划中可以通过 AI 实现的一些使用场景： 1. 房地产装修设计：像酷家乐装修设计软件，利用图像生成和机器学习技术为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. 虚拟布置房产：例如 Interior AI 使代理商能够虚拟布置房产。 3. 潜在客户转化：Zuma 帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 此外，AI 在活动策划中的应用也能为房地产策划提供参考，比如： 1. 活动主题及内容生成：根据房地产活动目标、参与者背景等信息，生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析：自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，优化营销策略，实现个性化营销。

以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程： 1. 数据准备：对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载：选择 qwen2.5 70B 大模型，并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署： 启动 OpenAI 兼容的 API 服务，根据硬件配置设置相关参数，如 tensorparallelsize（设置使用的 GPU 数量）、maxmodellen（定义最大输入序列长度）、maxnumbatchedtokens（设置 Chunked Prefill 的块大小）、maxnumseqs（限制并发处理的序列数量）。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互：可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互，对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。 5. 模型训练：模型训练是一个复杂且计算量极大的过程，需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是，构建大模型是一个复杂的任务，需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中，可能会遇到各种问题，需要不断调试和优化。

以下是用现有人的照片生成拜年短视频的流程： 1. 拍摄训练的图片：先拍好所需图片。 2. 使用 EasyPhoto 开始训练：放入图片开始炼丹，等待显示“The training has been completed.”表示完成。 3. 训练好的 lora 用来推理：开始推理，注意推理使用的底图尽量选择和自己外形、头发相似的图片，因为除了面部，发型等也是关键。 4. 先用 Stable different 脸一个自己脸部的 Lora，然后生成各种不同风格的图片。 5. 配音。 6. 在 heygen 里面让图片口型和配音对上。 7. 后期剪辑。 8. 封面制作。 制作最后的拜年祝福语，希望以上工作流能对您有所帮助。

目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。

目前全世界较为先进的模型包括： Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型，Meta 称其为“迄今为止最先进的媒体基础模型（Media Foundation Models）”，但模型未公开上线。相关链接：https://ai.meta.com/research/moviegen/ 媒体报道：量子位：Meta 版 Sora 无预警来袭！抛弃扩散模型，音视频生成/画面编辑全包，92 页论文无保留公开 https://mp.weixin.qq.com/s/rs7JQigqHO9yT_0wbF6cTg 歸藏的 AI 工具：Meta 发布视频生成和编辑模型，来看看项目负责人的论文导读 https://mp.weixin.qq.com/s/BLXNgCW0vAHNZtHgd4623g OpenAI 的 GPT4 是其最新和最强大的模型，GPT3.5Turbo 是为 ChatGPT 提供支持的模型，此模型专为对话模式进行了优化。相关链接：https://platform.openai.com/docs/quickstart Llama 3.1 是迄今为止最大版本，其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。这标志首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 此外，由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色。中国的最强模型与美国生产的第二强前沿模型竞争，同时在某些子任务上挑战了 SOTA。中国模型更能优先考虑计算效率，以弥补 GPU 访问的限制，并学会比美国同行更有效地利用资源。中国模型各有优势。例如，DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，并且改进了 MoE 架构。同时，零一万物更加关注数据集的建设而不是建筑创新。由于在像 Common Crawl 这样的流行存储库中相对缺乏数据，因此它更加关注建立强大的中文数据集来弥补不足。

目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势： 1. 性能强大：拥有 2080 亿个晶体管，能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能，而 H100 仅为 4 petaflops，性能提升达 5 倍。 2. 效率提升：将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200，能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能，同时大大提高效率，成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力：可以训练更大、更复杂的模型，一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型，相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点，其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎，对每个神经元使用 4 位（20 petaflops FP4）而不是 8 位，直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外，还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算，如 DGX GB200 系统，具有强大的计算和扩展能力。

目前较为先进的 AI 自动生成视频的软件有以下几种： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上直接生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，收费，年初在互联网爆火。由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ 。Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是 Gen1 和 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程可参考：Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 ；Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 ；也可通过视频学习：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下一些相关软件： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |luma||30 次免费|| |Kling|kling.kuaishou.com||支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频|| |hailuoai|https://hailuoai.video/|新账号 3 天免费，过后每天 100 分|非常听话，语义理解能力非常强|| |Opusclip|https://www.opus.pro/||利用长视频剪成短视频|| |Raskai |https://zh.rask.ai/||短视频素材直接翻译至多语种|| |invideoAI |https://invideo.io/make/aivideogenerator/||输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频|| |descript |https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com|||| |veed.io|https://www.veed.io/|一次免费体验|自动翻译自动字幕|| |clipchamp |https://app.clipchamp.com/|免费，高级功能付费|| |typeframes |https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn|有免费额度|| 更多的文生视频的网站可以查看这里： 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前较为先进的算法模型包括： 1. GPT4：是 OpenAI 最新且最强大的模型。 2. GPT3.5Turbo：为 ChatGPT 提供支持，专为对话模式优化。 大模型具有以下特点： 1. 预训练数据量大：往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，先进的大模型通常用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数众多：如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。 在模型架构方面： 1. encoderonly 模型：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多熟知的 AI 助手基本采用此架构。 在模型部署方面： 由于大模型参数众多，如 GPT2 有 1.5B 参数，LLAMA 有 65B 参数，因此在实际部署时会进行模型压缩。在训练中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点，可使用内存占用更小的数据类型，如 16 位浮点数，英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。

以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站： 1. UDIO.com：目前最先进的 AI 音乐生成平台之一，音质优异，人声和器乐质量极高，功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能，允许细致地控制音乐生成过程，但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai：用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便，支持多语言，能够一次生成完整曲长的音乐，但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。

目前较为先进的提示词技术包括以下几种： 1. 思维链（Chain of Thought, CoT）：能够引导 AI 进行更深入的分析、探索多种可能性，并处理复杂的推理任务。 2. 思维树（Tree of Thoughts, ToT）：可以应对复杂的商业问题，充分利用 AI 的潜力。 3. 思维图（Graph of Thoughts, GoT）：帮助 AI 处理复杂推理。 4. 自生成上下文学习提示（SelfGenerated In1context Learning Prompt）：核心在于自动生成示例，辅助模型更准确地理解和处理信息，输出更丰富和精准的内容。 5. 分解提示（Decomposed Prompting）：把复杂任务或问题分解成更小、更易于管理和理解的部分，分别处理以提高模型执行指令的准确性。 6. 助产式提示词（Maieutic Prompting）：灵感来源于苏格拉底的助产术教育模式，强调通过提问而非直接给出指令的方式来引导思考和学习。 7. 元提示（Meta Prompting）：通过元模型向各个领域的专家模型发起咨询，获取深入的见解和知识。 8. 演绎验证（Deductive Verification）：避免在使用 CoT 推理过程中出现逻辑漏洞和缺少逻辑推理链条的问题，确保推理过程合理且连贯，提高推理结果的可靠性。 9. CCoT：通过正反力矩的机制，指导模型识别正确与错误，方法简洁直观。 10. PoT：是思维链技术的衍生，特别适用于数值推理任务，引导模型生成一系列代码，通过代码解释器工具进行最后运算，提升模型在数学问题求解上的表现。