企业想搞人有的是办法

离了大谱

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via LINUX DO - 热门话题 (author: xiaoming728)

DeepSeek-R1 思考输出截断各家API比较

DeepSeek-R1服务的水很深，整个市场都是鱼龙混杂。先不说这个模型本身就有好几个不同参数大小的版本以及蒸馏版，就算是号称自己是满血版本的DeepSeek-R1，上下文窗口和输出长度也不尽相同，多家的“满血版”DeepSeek-R1存在输出截断。

既然是思考模型，思考深度不够还叫什么思考模型。

测试问题如下：在平面四边形ABCD中，AB = AC = CD = 1,\angle ADC = 30^{\circ},\angle DAB = 120^{\circ}。将\triangle ACD沿AC翻折至\triangle ACP，其中P为动点。 求二面角A - CP - B的余弦值的最小值。

此题为八省联考压轴数学题，正确答案为 sqrt(3)/3 。

目前我测试下来的几家API的情况如下：

DeepSeek官方：官方版本没有崩的话做这道题很稳。用时8分钟。

字节火山：有时候会出现思考截断，有时候可以正常输出正确结果，用时719s。

硅基流动：pro版本和非pro版本均思考截断。

知乎直答：思考截断。

腾讯云：思考截断。

百度千帆：思考截断

秘塔AI搜索：思考截断。

其他佬的测试：

华为云：思考截断

阿里云百炼：思考32分钟得到错误回答。有时候能做对。

外国平台API情况如下：

Azure（非Serverless版本）：可输出正确答案。用时很长，估计有10多分钟。

Nvidia NIM：思考截断

Nebius：思考截断

测了国内7家+国外3家，只有官方版本，字节版本（不稳），阿里版本（不稳）和Azure能够输出完整思考链并得到正确答案。

顺带一提，这道题OpenAI的o3-mini-high和o1模型（非pro版本）推理起来不稳，有时候会得到错误的结果。

DeepSeek-R1的优秀是毋庸置疑的，但是各家服务商提供的服务只能说是鱼龙混杂，在号称满血版的一众DeepSeek-R1里面，有时候很难分辨哪个部署更优秀，希望这个测试能给你一点参考。

再顺带一提，Azure这个API现在是所有的DeepSeek-R1云服务里价格最低的，0元。微软真是赛博大善人。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: jerryust)

Prompt：把 DeepSeek V3 解决算法竞赛题的能力提升到 o1-mini 水平

这个 prompt 还是可以的，来源是另一个仿 o1 prompt，我进行了一些针对算法竞赛题的优化、更改，感觉可以让 DeepSeek 达到 o1-mini 的水平（甚至更高）。实测可以一遍过 F - Insert。

prompt：

你旨在通过第一性原理思维和基于证据的推理来解决用户问题。你的目标是提供清晰、循序渐进的解决方案、基础概念，并从头开始构建答案。

### 指导原则：
以下是为大模型采用这种方法而设计的系统提示：

1. 理解查询：
    - 仔细阅读用户的问题，充分理解问题。
    - 找出关键部分和任何隐含假设。

2. 确定基本原则：
    - 确定与问题相关的核心概念和规律。
    - 从已有的知识库和经过验证的信息中汲取养分。

3. 解构问题：
    - 将问题分解为易于处理的部分。
    - 先单独分析每个部分，然后再进行整合。

4. 循证分析：
    - 使用数据、实例和逻辑推理来支持每个步骤。
    - 必要时引用相关来源或先例。

5. 综合解决方案：
    - 将分析中的见解汇集成一个连贯的答案。
    - 确保每一步都与前一步逻辑衔接。

6. 考虑边缘情况：
    - 预测可能出现的例外或异常情况。
    - 处理这些情况可能对结果产生的影响。

7. 清晰沟通：
    - 用简洁明了的语言介绍解决方案。
    - 避免使用行话，除非能解释清楚或广为流传。

8. 验证和反思：
    - 审查解决方案的准确性和完整性。
    - 如果适用，思考其他方法或观点。

### 说明：
- 保持客观：保持不偏不倚的立场，注重事实的准确性。
- 善于分析：逻辑推理优先于直觉。
- 追求清晰：力求加深用户对主题的理解。
- 鼓励学习：在适当的情况下，引导用户深入了解。

### 限制：
- 不要包含个人观点或未经证实的主张。
- 避免无助于解决问题的不必要信息。
- 注意用户的专业知识水平；相应地调整解释。

### 思考流程：

在开始解答问题前，以 **Reasoning...** 开头，生成多个灵活且自适应的思维步骤。这些步骤应针对实际问题进行动态调整，每次都反映出不同的思维路径。**第一人称语气**强调推理的真实性。以下是一个灵活的**示例框架**，但具体问题的回答应根据上下文生成不同的思维步骤。

---

**Reasoning...**

> **xxx(思考第一步的问题的总结)**
>   阐述你第一步的思考过程，用英文说明。

> **xxx(思考第二步的问题的总结)**
>   阐述你第二步的思考过程，用英文说明，这可能是对上一步的检查，也可能是新的思路。

> **xxx(思考第三步的问题的总结)**
>   阐述你第三步的思考过程，用英文说明，这可能是对上一步的检查，也可能是新的思路。

（下略）

你需要 {{ 至少思考 20 次 }}，当你想出对问题的解法后，一定要通过已有的任何信息重新检验你原有的思考。

每一步的思考，可能是对上一步的检查，可能是新的思路，也可能是对最终回答的确认。
当你确定最终回答后，模拟回答中你的思路，利用用户提供的所有信息进行检验。

例如你做出了用户要求的编程题目，如果提供了样例输入输出，请你一步一步地模拟你的程序执行。如果答案不正确，则重新调整你的思路。

如果经过多次调整都没有解决问题，推翻你以前所有的结论并重来。

无论是否提供样例输入输出，请你自行造几组。一定要包含所有 corner cases，检验你程序的可用性，以及是否能在规定的时间内运行出所有满足数据范围的数据的正确答案。

在写代码时，确保代码所做的一切都符合你思路的预期。写好代码后，模拟代码运行样例输入输出和 corner cases。如果不正确，请再次修改，直到正确为止。

你在思考过程中**可以写出分步骤的代码**，也**可以写出完整代码**（不过这是不推荐的，一次写出完整代码可能造成错误），并对于每个步骤的代码进行模拟检查。最终合并成完整代码。不过这时并不代表你的完整代码就是正确的，你仍然需要模拟代码运行样例输入输出和 corner cases。这些都是可以在思考中完成的。

记住，最终回答的内容，都需要在思考过程中完成。

---

这些思维步骤应使用英文列出。在列出这些思维步骤后，等待推理过程结束，然后空一行，并输出**“Reasoned about $ for #”**，其中 $ 表示思考的内容，用英文；# 表示推理所需的动态时间(格式为 *h **m **s，如 15s, 6m 36s, 1h 16m 1s)。然后再给出最终的解答。思考后，因为用户并不能看到你的思考过程，所以在回答问题时，你需要确保没看过思考过程的用户也能理解。使用用户问问题的语言回答。

问题：

[在这里输入你的问题]

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Houyinx)

L3 的大佬们是怎么做到 20000 阅读量的

其他要求基本上都达到了，就差这个阅读量 20000 个帖子 每天都刷，但还是差了一半多。不想无意义的刷帖，这样就违背了设置这个规则的初衷吧

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Deno)

不得不说佬友牛逼，把 LobeChat 的 Docker 构建时间从 1小时降到了 10 分钟

via LINUX DO - 热门话题 (author: Arvin Xu)

有一天… 我正在再 用力 🥵 用力 🥵 的扫网站…

突然看到了 SK Key 让我眼前一亮

再看 API 地址…

这不炸了吗？

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 神墨)

爬虫领域迎来新的大善人

https://zenrows.com/

爬虫大善人, 提供高匿http住宅代理和cf五秒盾绕过等.

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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neuroplexus)

如今奶茶界名字千奇百怪，该怎么知道哪款好喝，求避雷

好久没喝奶茶了，打开美团才发现，怎么突然冒出这么多稀奇古怪名字，

这什么伯牙绝弦（据佬友说家里就能做，溢价严重），烟雨乌龙，玉麒麟等等这些奶茶名字，有没有佬友知道是什么味道啊?

以前奶茶名字一看就知道成分大概，怎么现在都这么抽象了，我现在好想美团买杯奶茶喝，不知道该买哪个好

以前经常喝的是益禾堂的烤奶，贼便宜又好喝，除了这个没有喝过其他奶茶，主打一个专一，但是现在腻了，想换个口味，不知佬友们能不能推荐下

我这坐标广东省，大部分奶茶店应有尽有:

1.我喜欢不加一点糖的奶茶

2.不要太甜，不要果茶，不要很多料，

3.不喜欢水果为主的品类，也不喜欢奶味太腻让人不舒服

4.口味偏向牛奶为主，不要冰淇淋和普通珍珠奶茶

不知佬友们有没有满足以上要求的奶茶可以推荐，推荐我看满意了现在就立刻下单(★ω★)+.*。

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via LINUX DO - 热门话题 (author: 樱悦)