如何为推理大模型（DeepSeekR1、QwQ-32B）设计提示词：以旅行规划为例的实战指南

最新推荐文章于 2025-12-19 10:41:59 发布
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分类专栏： DeepSeek技术解析和实战 大模型理论和实战 文章标签： 人工智能 python 算法
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【大模型篇】推理模型大作战（QwQ-32B vs DeepSeek-R1）
大F子的智能小课
03-06 1345
当我让QwQ-32B vs DeepSeek-R1 写一封未来自己的信大家更喜欢哪种风格？大规模强化学习（RL）潜力无限，能超越传统预训练和后训练方法提升模型性能。近期研究表明，强化学习可显著提高模型推理能力。例如，DeepSeek R1 整合冷启动数据与多阶段训练，实现先进性能，可进行深度思考与复杂推理。
Deepseek-R1 VS QwQ-32B 评测对比：逻辑推理能力（1）
maxcode
03-14 417
例如“先计算3加5的和，然后将结果乘以2，最后减去4，得到最终答案是多少”，评测模型能否正确地分步计算并得出最终答案。评测方法：设计需要多步推理的问题，要求模型展示出详细的推理过程，然后根据推理过程的正确性和答案的准确性进行评分。例如“小明有5个苹果，他给了小红3个，那么他还剩下几个苹果”，评测模型能否理解故事并正确推理出答案。例如“所有A都是B，C是A，所以C是什么”，评测模型能否正确地构建推理链并得出结论“C是B”。例如“如果今天下雨，地面会怎么样”，评测模型能否理解并回答“地面会湿”。
千问推理模型QwQ-32B测评
2401_84495872的博客
03-12 2777
1. QWQ-32B满血版本和deepSeekR1 满血版本，在语言对话上已经明显好于o1-mini 和gpt4o， 特别是一些和中文相关的问题， 但由于o1-mini和gpt4o还有多模态的能力 QWQ-32B满血版本和deepSeekR1 满血版本还不支持 还无法在多模态能力上进行比较，但相信应该快了。
DeepSeek官方提示词实践——提示词大师
2401_84495872的博客
04-20 2072
在需要想象力和创意的场景中，使用同样的提示词，经过DeepSeek-R1和DeepSeek-V3这两个模型的测试，结果是有区别的。在另外一些场景中，使用同样的提示词，经过DeepSeek-R1和DeepSeek-V3这两个模型的测试，结果基本相同。因此，如果需要DeepSeek发挥它在创意方面的优势，需要用DeepSeek-R1。如果不需要DeepSeek提供创意灵感，建议使用DeepSeek-V3，DeepSeek-V3能够更加严格遵守提示词指令。
阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗？
JellyAI的博客
03-12 1311
下方是 QwQ-32B 与其他领先模型（包括 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 以及原版 DeepSeek-R1）的对比表现。QwQ-32B 与其他模型的对比，包括 DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-32B、DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B、o1-mini 和原版 DeepSeek-R1。QwQ-32B 的高效性让先进 AI 技术更容易普及。
阿里巴巴开源推理大模型QwQ-32B：以小博大，性能媲美DeepSeek-R1
人工智能讲师分享前沿技术
03-06 802
今日凌晨，阿里Qwen团队震撼发布QwQ-32B推理模型，这是一款拥有320亿参数的“小巨人”，却能在消费级显卡上轻松运行，彻底打破大模型的硬件枷锁！
阿里QwQ-32B本地部署指南：用Ollama轻松运行320亿参数大模型
仗剑行于江湖，执笔记江湖事。
03-13 910
在本地电脑硬件条件有限情况下，只能部署些参数小点的模型，虽然很多平台也提供了免登录，可以在线把玩满血版的DeepSeek。可我们总是寄望于国内外的这些大厂，能够训练出一个参数小点，且又能比肩。这不，阿里推出了一款可以媲美（671B）的小参数模型——QwQ-32B。QwQ-32BQwQ-32B小钢炮撼动了的“江湖地位”。甭管是QwQ团队的测评结果，还是来自“民间”的吹捧。最终，我们总得自己亲身部署了，方知这款小钢炮是否真的能比肩呢？
2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
03-07 2715
QwQ-32B是阿里巴巴推出的最新推理模型，仅用320亿参数，性能媲美671B参数的DeepSeek-R1。它在数学、编程和通用能力方面表现卓越，支持多模态任务和Agent相关能力，能够根据环境反馈动态调整策略。QwQ-32B不仅是AI技术的突破，更是推理模型的典范。无论是数学、编程还是逻辑推理，它都能帮你高效完成任务。立即行动，下载模型并加入开发者社区，开启你的AI推理之旅！👉 关注作者并私信“QwQ教程”获取全套案例代码与资源包！#QwQ32B #AI推理模型 #保姆级教程 #2025趋势。
模型 - QwQ-32B
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-06 1810
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。与传统的指令微调模型相比，QwQ 能够进行思考和推理，在下游任务中，尤其是在难题上，可以实现显著提升的性能。 QwQ-32B 拥有 320 亿参数的模型，是中型推理模型。其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。
【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
03-16 1881
大模型推理、大模型量化、推理模型量化、微调模型量化、推理模型微调版本量化、qwq32b量化、gptq量化、autogptq、量化提速、性能优化、推理模型、千问模型量化、awq
QwQ-32B-Preview：阿里开源的顶尖AI推理模型详解
m0_66917422的博客
12-03 2449
QwQ-32B-Preview（简称QwQ-32B）是阿里推出的一款开源AI推理模型，凭借其卓越的数学和编程能力，成为当前业界关注的焦点。该模型拥有325亿参数，能够处理长达32000个tokens的提示词，在多个基准测试中超越了OpenAI的o1模型。QwQ-32B-Preview擅长处理需要深度推理的复杂问题，特别是在数学和编程领域表现出色，能够高效解决各种高难度任务。该模型能够生成详细的推理流程，帮助用户理解其生成内容的全过程，提升了模型的可解释性和透明度。在AIME和MATH-500等数学基准测试中
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1201
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
LyAGent的博客
12-18 611
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 790
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 730
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
全品类电商AI助手诞生，AI试衣+万饰穿戴+图生视频，覆盖全链路
最新发布
Dreamshop_AI的博客
12-19 632
DreamshopAI升级推出三大核心功能，全面革新电商视觉生产流程：AI试衣功能通过智能识别服装款式和材质，7-15天模特拍摄缩短至几分钟；万饰穿戴功能突破品类限制，精准还原珠宝、箱包等商品的材质细节；图生视频功能将静态图片转化为高质量短视频，大幅降低视频制作门槛。系统基于千万级电商数据训练，能自动适配不同市场需求，并推出AI试衣屏Dreamfit实现线上线下体验闭环。此次升级使AI成为电商运营的核心生产力工具，将传统视觉制作效率提升3倍以上，推动电商行业进入智能化新阶段。
神经网络基础
m0_54291751的博客
12-17 642
归回问题用的最多的损失函数: **Smooth L1;**+ 分类问题用的最多的损失函数： ****(也可以用于二分类);```python# 1. 加载csv文件数据集.data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')# print(data.head()) # 查看前五行数据# data.info() # 查看数据是否有缺失值# 2. 获取x特征列 和 y标签列.# 3. 把特征列转成浮点型.
深入NVIDIA Nemotron-3：高效准确的技术、工具与数据深度解析
专注于人工智能领域的小何尚
12-18 748
摘要：NVIDIA Nemotron-3技术解析 NVIDIA Nemotron-3系列模型为构建专业AI智能体提供了突破性解决方案。该系列采用创新的混合Mamba-Transformer MoE架构，结合状态空间模型(Mamba)的长序列处理能力、Transformer的精确推理和MoE的高效计算，支持高达100万token的上下文处理。模型通过NeMo Gym多环境强化学习框架训练，使智能体掌握复杂任务执行能力。技术亮点包括：1)混合架构实现超长上下文推理；2)开源RL训练环境支持智能体开发；3)原生支
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
疾风sxp的博客
12-15 972
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
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