明日工作

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1、与业务相关的树的实现,输入模板ID,模板类型,模板规则号 生成业务树
2、根据模板ID,对DBGrid进行动态生成
3、树模板节点选择要做两件事:定位模板信息,二生成上面两条
4、删除一个模板,要对其参数进行删除,包括TRD中的数据
5、解析文本数据,将参数变量添加到map中
    typedef std::map<AnsiString, date *> ParamDataType;
  data
  {
     Template_ID
     Param_ID
     Param_Name;
  }
  循环从map中读取数据进行
  {
     //插入参数表
  }
  提交,paramQuery->Active = true;   //5 这一步由【参数映射】按钮完成
 
6、预览由李杰的界面对象解析,再显示,预览前要保持数据
7、根据树节点定位DBGrid已经完成
8、根据DBGrid定位树节点,由现在的模式定位不了
9、问题的重点在1能否实现,如果不能死翘翘了

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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