模型进步的影响像DeepSeek R1这样的推理模型和一般语言模型（类似Claude Sonnet、GPT-4o、DeepSeek-V3）有什么区别呢？

模糊需求通常源于利益相关者对目标的不确定性、沟通不畅或市场环境快速变化。当需求定义不够明确时，团队成员可能对最终目标理解不一致，导致项目延迟甚至失败。据PMI报告显示，有56%的项目失败与需求管理不善密切相关。模糊需求的挑战主要表现为团队无法精准估算资源投入、进度延误、质量下降、以及沟通成本增加。因此...

当项目目标不清晰时，团队通常会面临焦虑情绪或松散的协作状态。一个能持续高效执行的团队，往往具备包容变化、敢于探索的文化氛围，以及明确的责任心与进取精神。

阶段验收是确保目标逐步落地与质量可靠的关键手段。当目标不够清晰时，阶段验收尤为重要，因为它让团队在每个阶段结束时都能“停下来回头看”，确认是否偏离预定方向。

很多大型组织往往存在官僚化问题，信息流转速度慢，决策层和执行层之间存在不小的“时差”。为此，可以设立每周或更短周期的同步会，或在协同平台上保持高效互动。一旦目标出现调整，团队成员可立即知悉，并对分配的任务加以修正。

明确需求不仅是一句口号，而是项目管理中极为重要的一环。只有在充分了解客户、市场与内部业务需求的基础上，才能制订出清晰的项目目标，为团队提供可操作的执行方向。

一、项目目标不清晰的典型表现项目目标不清晰的常见后果是团队成员无从下手，甚至出现进度延误与资源浪费。很多公司在项目初期并未进行充分的前期调研，仅凭领导或客户一两句口头描述就匆忙开工，结果后来发现大量需求偏离预期。对此，我们需要深刻认识到目标不清导致的风险，才能在执行中保持警惕。

物力资源短缺往往会影响到多个部门的项目进度，因此，建立跨部门的沟通与协作机制尤为重要。部门间需要定期召开协调会议，讨论资源使用情况，并根据需要及时调整资源分配。在跨部门沟通时，确保信息的透明和沟通的顺畅，可以避免不必要的冲突与误解，从而提高调配效率。

在面对物力资源短缺时，动态调整资源配置是应急调配的重要手段。项目经理应时刻关注资源的使用情况，并根据项目进度实时调整资源分配。例如，某个项目中出现资源紧缺时，可以考虑将某些非关键任务的资源调整到核心任务上，优先保障高优先级任务的顺利进行。

明确资源紧缺的优先级、合理调整现有资源配置、利用技术手段优化调配流程、确保及时沟通与协作。其中，明确资源紧缺的优先级是最为关键的一环。在资源有限的情况下，项目团队必须迅速评估哪些任务或项目是最为紧急且重要的，从而确定哪些资源可以优先分配给高优先级的工作。这一策略能够最大限度地减少资源短缺带来的影...

透明沟通是有效管理客户期望的关键。项目经理需要定期与客户沟通，及时反馈项目进展，报告任何潜在问题，并调整项目目标或时间表，以确保客户对项目的期望保持现实和合理。

一、客户过高期望的常见原因客户期望过高的现象并不少见，其产生的原因通常是多方面的。了解这些原因有助于项目经理在项目初期就对潜在问题进行预防，并采取措施管理客户的期望。

safetensors 格式是 Hugging Face 的 transformers 库使用的默认序列化格式。它在开源社区中广泛用于共享、训练、微调和部署 AI 模型。Hugging Face 上发布的新模型都以 safetensors 格式存储，包括 Llama、Gemma、Phi、Stable-Diffusion、Flux 等许多模型。有用资源：transformers 库关于保存和加载模型的文档。bitsand...

PyTorch 模型可以保存为两种格式：.pt：此格式保存整个模型，包括其架构和学习参数。.pth：此格式仅保存模型的状态字典，其中包括模型的学习参数和一些元数据。PyTorch 格式基于 Python 的 pickle 模块，该模块用于序列化 Python 对象。为了理解 pickle 的工作原理，让我们看以下示例：import picklemodel_state_dict = ...

GGUF 最初是为 llama.cpp 项目开发的。GGUF 是一种二进制格式，旨在实现快速的模型加载和保存，并易于阅读。模型通常使用 PyTorch 或其他框架开发，然后转换为 GGUF 格式以与 GGML 一起使用。随着时间的推移，GGUF 已成为开源社区中共享 AI 模型最流行的格式之一。它得到了许多知名推理运行时的支持，包括 llama.cpp、ol...

挖掘到再多的深层需求，也要与企业的战略目标相匹配。否则，一味追求满足所有需求，只会让产品演变成“大杂烩”，失去重点和特色。一个常见的做法是，采用Kano模型或MoSCoW优先级分类法，对需求进行分级：

挖掘深层需求并非一次性工作，而应贯穿产品或服务的整个生命周期。客户需求并不是一成不变，外部环境、技术发展以及客户自身境况的变化都可能催生新的需求。企业唯有保持持续迭代的能力，才能不断满足并引领市场需求。

随着大数据技术的快速发展，企业能够获取到海量的用户行为数据、交易数据以及社交媒体数据。数据分析与洞察正成为挖掘客户深层需求的重要方式之一，特别适用于大规模、跨地域的客户群体。

一、深层需求的概念与重要性很多企业在提到“客户需求”时，往往只停留在表面层面，比如客户要什么功能、喜欢什么风格或价格区间。然而，深层需求更关注的是客户内在的心理动机、价值观与长期使用场景。这些隐藏在潜意识之下的驱动力，往往才是真正影响客户决策与忠诚度的关键。

在企业级数据集成领域，数据一致性（Consistency） 是技术决策者最为关注的核心问题之一。然而，这一看似简单的需求背后， 却隐藏着复杂的技术挑战和架构设计。当使用SeaTunnel进行批流一体数据同步时，企业用户通常最关心以下问题：🔍 "如何保证源库与目标库之间的数据完整性？" "任务中断或故障恢复后，能否避免数据重...

模型进步的影响像DeepSeek R1这样的推理模型和一般语言模型（类似Claude Sonnet、GPT-4o、DeepSeek-V3）有什么区别呢？

在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从 few-shot、COT、self-consistency 到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。

在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从 few-shot、COT、self-consistency 到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。

Bitcoin项目源码是用C++写的，我对C++以及它的编译工具又比较熟悉，这次我尝试了在openEuler RISC-V 24.09上面部署Bitcoin。网上编译Bitcoin源码的很多都是以前旧版的，旧版编译是用automake之类的工具，但是在最新版只需要用cmake就行，两者的部署方式不相同，我分别记录一下。最新版：  把项目拉下来之后，因为有比较...

先有对象，后有类：在动态模型中，事物（对象）可以先存在，之后再通过描述者（类）来定义其行为和结构，这与现实世界的认知方式更为接近。万物皆可执行：任何模型都可以转化为动作（函数），这使得数据和逻辑的界限变得模糊，系统可以在运行时动态调整自身行为。无限递归的解释体系：模型的定义可以无限递归，最终收敛...

模型进步的影响像DeepSeek R1这样的推理模型和一般语言模型（类似Claude Sonnet、GPT-4o、DeepSeek-V3）有什么区别呢？

先有对象，后有类：在动态模型中，事物（对象）可以先存在，之后再通过描述者（类）来定义其行为和结构，这与现实世界的认知方式更为接近。万物皆可执行：任何模型都可以转化为动作（函数），这使得数据和逻辑的界限变得模糊，系统可以在运行时动态调整自身行为。无限递归的解释体系：模型的定义可以无限递归，最终收敛...

在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从 few-shot、COT、self-consistency 到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。

Q1：硬件改版为什么容易超预算？硬件改版容易超预算通常是由于设计复杂性超出预期、频繁变更需求、供应链成本波动、缺乏有效的成本监控机制等原因造成。Q2：优化设计方案如何有效控制成本？通过优化设计方案，如采用标准化和模块化设计，能够减少物料和制造复杂性，从而显著降低成本。Q3：成本结构分析工具有哪些？

一、重新评估成本结构面对硬件改版费用超预算的情况，首要任务是重新评估成本结构，识别超支的关键原因。根据制造业研究数据显示，超过70%的项目成本问题源自设计阶段对成本的低估。