ZJQ的博客

公务员职业不会出现像国企下岗潮那样的大面积不稳定，但稳定性的内涵正在从"终身雇佣"转向"能力保障"，从"全员稳定"转向"结构分化"。未来的公务员稳定性将更多依赖个人能力、岗位价值和财政状况，而非简单的"身份保障"。**对个人而言，公务员仍是相对最稳定的职业选择之一，但必须适应变化，持续提升能力，才能在新时代保持真正的"稳定"。**

摘要：经济发展与生育率呈负相关，经济水平越高生育率越低。农村多生带来劳动力收益，而城市育儿成本高昂。中国生育率已降至1.0，低于警戒线1.5，长期低生育率将影响劳动力供给、创新和消费，拖累经济增长。经济压力、教育、住房和医疗成为抑制生育的"三座大山"。出生率与经济发展相互影响，经济发展通过改变生育成本和收益结构影响生育率，而生育率变化又长期影响经济增长潜力。

中国存款利率持续下调反映了经济增长压力增大，需要通过降低融资成本来刺激投资和消费。这一政策导向旨在引导资金流向实体经济，支持科技创新与产业升级，同时缓解银行经营压力。面对这一趋势，个人理财需从被动储蓄转向主动资产配置，合理分配资金到存款、稳健理财和进取投资中，并关注政策红利领域。未来财富增长更依赖科学的资产配置和持续学习能力，而非单纯储蓄行为。

本文探讨了Gemini API的两大优化策略：批量处理(Batch Size)和代币(Token)效率。批量处理API适合非实时高吞吐量场景，能节省50%成本但不会降低延迟。系统指令(System Prompt)结合上下文缓存(Context Caching)可显著节省代币消耗，缓存重复内容可享受高达90%折扣。优化策略包括：Batch API用于批量处理降低成本，Context Caching减少重复代币消耗，System Instruction提升模型一致性。这些方法适用于不同场景，如批量数据处理、聊天

摘要（149字）： "Please indicate your Publishing Options"是期刊要求作者明确稿件最终出版形式的流程环节，与审稿结果无关。核心区别在于： 出版选项（投稿/录用后选择开放获取或传统模式）； 审稿进度（评审阶段状态）； 录用通知（审稿结束后的结果）。三者独立但有先后逻辑：审稿进度决定录用，录用后才需确认出版选项（少数期刊投稿时预选）。常见误区包括混淆出版选项与审稿关系，实际选择仅影响最终发布形式，需根据机构要求或费用预算决策。

Poe是Quora推出的AI模型聚合平台，整合了OpenAI、Anthropic、Google等公司的顶尖AI模型，提供多轮对话、自定义机器人等功能。平台采用免费额度+付费订阅模式，支持跨设备使用。当前页面展示的是Google最新旗舰模型Gemini-3-Pro，具备多模态处理能力（100万tokens上下文窗口）、强推理和Agent能力，适合复杂任务处理。Poe平台让用户无需切换即可体验不同AI模型，是Quora从问答社区向AI服务扩展的重要产品。

学术投稿系统中"待作者确认的投稿"状态指作者完成材料提交后需进行最终核对确认。作者需检查稿件文件、投稿信息等内容无误后点击"批准"，投稿才会进入后续编辑部处理流程。部分系统采用导师通讯机制，先以自己为通讯作者构建PDF，确认无误后再改为导师信息提交，确保流程顺畅。该环节是确保投稿内容准确性的重要步骤。

Google最新推出的Gemini 3 Pro模型在推理能力、多模态处理和产品集成方面有显著提升。该模型具备更精准的复杂问题解决能力，支持文本、图片、视频等多种输入格式，并增强了编程和自动化任务处理性能。文章还提供了通过API调用Gemini模型的Python代码示例，展示了如何实现问题分析与JSON格式输出。同时介绍了Gemini 2.5系列的稳定版本及其在Google搜索和办公套件中的深度集成应用。

提示词：角色 + 任务 + 背景 + 格式 + 约束有标题、编号、列表、表格等格式，明确内容层级；给出思维链步骤，不要写死的软步骤，要求进行输出最后获得答案，给出案例。

本文系统解析大学生职业规划大赛答辩环节，提供96个高频问题分类解析及4步应答攻略。从成长赛道（规划科学性）和就业赛道（岗位契合度）双维度设计提问框架，前者考察目标设定与实现路径，后者聚焦职业精神和岗位胜任力。提出"准备-模拟-表达-优化"四步训练法：结构化应答（总分总框架）、案例支撑、场景适配是关键。涵盖职业精神、心理素质、思维能力等核心能力考察要点，辅以具体应答范例，帮助选手精准提升答辩竞争力。（150字）

腾讯青云奖学金是腾讯面向人工智能领域青年科研人才设立的激励项目，资助中国内地及港澳台地区硕士、博士生，每届评选15人。获奖者可获50万元综合支持（含20万元现金和价值30万元的算力资源），并获得腾讯就业绿色通道和产学研资源对接。申请需提交科研计划等材料，2025年11月7日截止报名，重点关注大模型、机器学习等AI前沿方向。该项目旨在推动原创性研究，促进学术与产业融合。

更深层的变革在于**信任机制的转移**。过去，人们信任医院的“专业权威”、律所的“法律背书”；未来，AI可能成为新的“信任中介”——它不偏袒任何一方，仅基于规则和数据输出结论。这种“机器中立性”可能重塑商业伦理：企业必须从“利用信息差盈利”转向“创造真实价值”，否则将被AI驱动的公众监督反噬。当一个普通人能凭借AI，在医疗账单、保险理赔、法律纠纷中与专业机构“平等对话”时，这不仅是技术的胜利，更是**社会公平的一次进阶**。AI打破的不是专业本身，而是专业背后的“特权壁垒”——它让“知情权”不再是少数人

Parlant是一个面向客服场景的开源AI Agent框架，核心定位是帮助开发者精准控制聊天机器人行为。它通过智能体行为建模（ABM）技术，无需复杂Prompt工程，只需提供指导原则即可自动理解场景。主要亮点包括图形化流程设计、边缘场景处理、轻量化开发流程等。相比LangChain更轻量实用，内置安全审查和规则管理功能，能有效解决答非所问、回复不当等问题。特别适用于电商、金融等对业务合规性和对话自然性要求高的场景，支持渐进式迭代优化，显著提升AI客服的稳定性和开发效率。

该代码实现了一个处理3D打印问题的闭环流程，主要分为数据筛选、分层方案生成、问题修正、客服回复生成和结果保存五个阶段。核心功能包括：1) 使用火山引擎API生成按难度分层的解决方案（必须含1个困难方案）；2) 基于简单方案生成用户已尝试的问题描述；3) 根据困难方案生成专业客服回复。关键设计亮点包括：严格的分层方案验证、强格式约束、串行容错处理机制，以及针对3D打印领域的专业提示词设计。所有结果均保存为结构化JSON文件，确保输出稳定可靠。

- **DeepSeek**适合需要**严格控制输出结构**的用户，通过官方模板和格式指令可快速获得专业级结果。- **豆包**更适合**追求效率和灵活性**的场景，自然语言交互和多模态支持降低了使用门槛。- 两者的提示词设计本质上都是**任务分解+约束明确**，用户可根据需求选择结构化或自然语言方式，必要时结合追问和示例进一步优化输出质量。

大语言模型（LLM）的幻觉问题指其生成看似合理但实际与事实不符的内容。主要表现为虚构错误事实（如张冠李戴）、编造不存在信息（如假招生简章）或逻辑矛盾（如5岁上初中）。幻觉的核心是"内容失实"，而非单纯"是否符合用户意图"。用户导向正确但模型输出错误属典型幻觉，而按错误意图编造假信息则是叠加了意图问题的幻觉。解决幻觉对防止误导至关重要，需区分"事实准确性"与"意图符合性"这两个不同维度的问题。

这篇文章推荐了6本中科院1区/JCR Q1的计算机领域SCI期刊，涵盖人工智能、神经科学等方向。NEURAL NETWORKS、IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS等期刊无版面费，审稿周期最短2-3个月（PATTERN RECOGNITION）。APPLIED SOFT COMPUTING国人占比超60%，PATTERN RECOGNITION年发文量966篇。Information Fusion影响因子最高（15.5），适合跨学科研究。这些期刊对国内研究者友好，部分审稿快，

3D打印机问题的核心在于明确5类关键信息：产品型号、部件名称、具体故障现象、已尝试的排查步骤和使用环境。有效的问题描述需包含"对象+场景+诉求"三要素，针对不同问题类型（故障排查/功能设置/知识问答）应采用差异化提示词模板。典型故障描述需具体到异常行为（如AMS空转、打印层停住）和触发条件（电压/温度），而知识类问题则需明确原理或操作步骤需求。通过结构化引导（型号→现象→排查→诉求）可确保问题描述完整，提高解答效率。

HaluEval是一个针对大型语言模型幻觉问题的评估基准数据集，由中国人民大学等机构于2023年提出。该数据集包含35,000条带幻觉的样本，覆盖问答、知识对话和文本摘要三大任务，通过自动生成和人工标注两种方式构建。数据集特色在于系统性评估模型识别和减少幻觉的能力，实验显示现有模型在幻觉识别任务上表现不足。HaluEval为开发幻觉检测工具和优化模型训练策略提供了重要支撑。相关资源已在GitHub、Hugging Face等平台公开。

构建3D打印客服智能体数据集需覆盖技术咨询、产品使用及售后场景，包含真实对话（技术论坛、客服记录）、结构化文档（手册/FAQ）和合成数据。数据需标注意图分类、实体槽位和回复质量，并采用对抗性测试（如恶意指令、语义混淆）评估模型鲁棒性。关键指标包括意图准确率（≥90%）、实体F1值（≥85%）和攻击拦截率（≥99%）。建议动态更新数据并采用工具（LabelStudio、Garak）优化标注与测试流程。

摘要： [CLS]（Classification Token）能够捕捉全局句子含义，关键在于预训练任务设计与Transformer自注意力机制的协同作用。通过预训练任务（如BERT的NSP或BGE的语义匹配），[CLS]被强制学习整合全句信息，以完成句子级任务（如判断连贯性或语义相似性）。Transformer的自注意力机制使[CLS]能够动态关注句子中的关键词语及其关系，最终形成全局语义的浓缩表示。随机向量或首个词向量因缺乏任务引导和全局注意力，无法替代[CLS]的功能。因此，[CLS]的全局语义能力是预

Softmax是一种将实数向量转换为概率分布的函数，通过指数运算放大数值差异后归一化。例如，输入[2,1,0]经过计算得到[0.665,0.245,0.090]，突出最大值的同时保留其他值的贡献。其名称来源于与"硬max"（只保留最大值）的对比，softmax更"柔和"地处理数值差异，既突出主导值又不完全忽略其他值。这种特性使其成为分类任务中输出概率分布的理想工具。

国家自然科学基金代码查询指南：唯一官方路径为NSFC官网（https://www.nsfc.gov.cn），在"项目指南"中下载最新代码表。2024年改革后代码简化为两层结构，新增交叉学科代码如F0610（新型AI）。建议主副代码组合（如F0610+F0205），需注意学科匹配性。查询时可参考历史获批项目代码，每年12月更新代码表，申请前务必核对最新版本。

国家自然科学基金申请中，项目题目与研究方向的根本区别在于：题目是项目的"精准标签"，需在15-25字内浓缩核心方法、对象和目标（如"基于校验体博弈与LLM的个性化联邦学习多模态数据可信交易方法研究"）；研究方向则是项目的"宏观框架"，需1-2句说明学科归属、核心科学问题和整体路径（如"信息科学领域中...解决'质量-信用-聚合'闭环问题"）。题目让评审快速抓住研究核心，研究方向则展示学科匹配度和系统逻辑，二者形成"微观

国家自然科学基金申请中，研究方向和关键词是两个关键但不同的要素：研究方向是宏观框架，体现学科归属和科学问题；关键词是精准标签，用于检索和分类。研究方向应紧扣学科代码、聚焦科学问题、体现研究延续性，用1-2句话凝练表达；关键词则需3-5个标准术语，涵盖技术、对象和问题。两者关系是研究方向统领关键词，关键词支撑研究方向的具体落地。常见误区包括研究方向过于宽泛或具体，以及关键词不精准或重复，应避免这些错误以确保申请质量。

本文探讨了国家自然科学基金申报中“方法”与“技术”的辩证关系。指出二者功能互补而非对立：方法是科学思路框架（解决"如何通过创新逻辑解决科学问题"），技术是具体实现手段（解决"如何用工具实现方法"）。通过生物学、材料科学和信息科学领域的案例，说明基金申报需遵循"方法引领创新，技术保障可行"原则，避免技术堆砌或空谈方法两种误区。成功的申报应呈现"科学问题→研究方法→技术手段"的完整闭环，既体现科学思想的创新性，又确保研究方案的可行性

基金项目研究意义需从理论和实践两大维度阐述。理论意义聚焦填补学科空白、完善理论体系和创新研究方法，推动学科认知发展；实践意义强调解决现实问题、推动产业升级或为政策制定提供依据，体现实际应用价值。此外，还可根据项目特点补充学科交叉、国际视野或国家战略等特殊意义。阐述时需立足现有研究基础，避免空泛表述，突出具体创新点和预期成果，确保逻辑清晰、层次分明，以充分论证项目的必要性和资助价值。

多模态数据确权是数字经济时代的重要命题，主要通过技术、法律和市场机制明确数据权属。技术层面，区块链、联邦学习和机器学习模型实现数据存证、隐私保护和权属识别；法律层面，国内外立法和行业标准为确权提供支撑；商业模式上，NFT确权和数据证券化等创新应用不断涌现。未来需加强技术融合、完善法律体系并控制成本，构建全球数据流通新范式。

本文介绍了四种将LaTeX公式转换为Word格式的方法：1）使用Word内置公式编辑器直接输入LaTeX代码（适合少量简单公式）；2）通过MathType工具转换（支持复杂公式）；3）利用在线工具临时转换（生成可编辑公式或图片）；4）使用Pandoc批量转换整篇文档（适合大量公式）。每种方法均详细说明了操作步骤及注意事项，并针对常见问题提供了解决方案，建议根据实际需求选择合适方式并在转换后检查公式格式。

本文解析了学术场景中“online”和“oral speech”的含义。“online”指论文在学术平台正式上线发表，包括“Online First”和“Full Online”两种形式，强调其学术有效性和引用规范。“oral speech”则是学术会议或答辩中的口头报告，需提炼研究核心内容，通过清晰表达和PPT辅助进行交流。两者分别对应论文发表和学术交流的重要环节。

推理加速是AI技术中的关键环节，能让AI模型在实际应用中更智能、更高效。推理加速技术主要通过算法优化和硬件加速来实现。算法优化：通过剪枝、量化、压缩等技术减小模型的大小和计算复杂度，从而提高推理速度和效率。例如，混合稀疏Attention机制通过混合不同的稀疏度，仅用25%的注意力密度就能实现接近100%的上下文记忆效果。硬件加速：利用GPU、FPGA、ASIC等专门的硬件加速器来加速AI推理的过程。这些硬件加速器针对AI推理的特点进行设计和优化，从而提高推理速度和效率。

人工智能是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。由于这个定义只阐述了目标，而没有限定方法，因此实现人工智能存在的诸多方法和分支，导致其变成一个“大杂烩”式的学科。机器学习区别于人工智能，机器学习、尤其是监督学习则有更加明确的指代。机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。这句话有点“云山雾罩”的感觉，让人不知所云，下面我们从机器学习的实现和方法论两个维度进行剖析，帮..

科技领域的天平正在向人工智能倾斜，IT领域的技术人员正在将AI应用到现有产品中。但是对于企业来说， AI人才才是关键。企业培训应有意识地建立在线项目，帮助员工适应新的角色。虽然很多程序员都可以编写代码，但他们还不精通机器学习。尽管行业的炒作和初创公司层出不穷，开发人员或AI新手还是不知道如何开始人工智能的学习。企业家和产品爱好者Shival Gupta提出了一个有趣的观点：在行业不断变化的情况...