支付宝开放平台-开发者社区——AI 日报「3 月 20 日」

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1️⃣分享10个最常用的DeepResearch提示词模板和用法。

数字生命卡兹克｜阅读原文

DeepResearch是啥：DeepResearch是由OpenAI，在今年2月，推出的一个ChatGPT上的Agent功能。中文译名为深度研究。Pro会员和Plus会员可用，Pro会员一个月150次，Plus会员一个月10次。免费用户无额度。

作用很简单，深度研究你提出的问题，然后花10到30分钟时间，搜索全网数据，然后给你一篇详细且非常有深度的展示报告。本质上，只是基于o3微调的一个端到端的Agent模型，按照规划 - 执行 - 合成的路径去完成任务，还会在过过程中，动态调整任务。而报告的质量，约等于一个研究员老手，干10个小时到1周生成出来的报告的质量。

（1）整理了一个自己觉得还不错的Promp模板，括号部分改成你自己的：

请帮我分析当前<在线教育>行业的主要竞争对手。具体要求：

1. 列出至少<五>家主要竞争公司，并简要介绍其产品定位和市场份额。

2. 分析各竞争对手的<优势和劣势>（从功能、价格、用户口碑等角度）。

3. 综合以上信息，给出<我公司产品>在市场中的机会点和差异化建议。

（2）除了罗列重要研究成果和结论，最牛逼的是，还会附上来源引用，方便你追踪原始论文。Prompt模板在此，括号部分改成你自己的：

1. 帮我调研：<近5年用于阿尔茨海默症早期诊断的机器学习方法综述>。

1. 1. 报告需包含：

- 此领域重要的<研究成果和论文>（作者、年份、成果简述）。

- 不同<机器学习方法>的<优劣比较>（如准确率、数据需求、可解释性）。

- 当前研究的<挑战与未来方向>建议。

请提供详细内容和引用来源。

（3）自己最近超级加倍重仓的某个ETF，其实就是让Deep Research分析完以后，挑出来的。Prompt模板在此，括号部分自己改：

1. 请帮我用Deep Research完成以下任务：

1. 1. 研究<XYZ科技公司>的投资价值。报告需包含：

- 最近<几年财务表现>概览（营收、净利润及增长率）及主要驱动因素分析。

- 该公司所在行业的<市场前景和竞争格局>（列出主要竞争对手及市场份额）。

- 来自权威分析师或媒体的<未来展望>（如股票目标价或增长预期）及理由。

请提供数据和来源支持以上分析，并给出你的综合判断。

 

2️⃣比DeepSeek、o1高3倍！首创无服务器强化微调，只需十几个数据点

AIGC开放社区｜阅读原文

今天凌晨，知名大模型训练、开发平台Predibase发布了，首个端到端强化微调平台（RFT）。与传统的监督式微调相比，RFT不依赖大量的标注数据，而是通过奖励和自定义函数来完成持续的强化学习，同时支持无服务器和端到端训练方法，从数据管理、训练模型到应用部署可以在同一个平台全部完成。也就是说，你只需要一个浏览器，设定微调目标、上传数据、就能完成以前非常复杂的大模型微调流程。

为了展示RFT强大功能，Predibase根据阿里开源的Qwen2.5-Coder-32B-instruct，微调了一个专门用于将PyTorch代码翻译为Triton的模型。这是一个大多数LLM都难以完成的任务，需要对两个框架都有深入的理解，并且需要复杂的推理能力来考虑计算效率，并且Qwen2.5-Coder-32B-instruct在微调之前准确率比较低。通过RFT，Predibase在训练过程结合了冷启动监督式微调、强化学习和课程学习，并且只使用了十几个标记数据点。在Kernelbench数据集上进行的基准测试显示，Qwen2.5-Coder-32B-instruct经过强化后，其正确率比DeepSeek-R1和OpenAI的o1高出3倍，比Claude 3.7 Sonnet高出4倍以上，而模型的体量却比这三个小很多。

目前，Predibase已经开源了微调后的Qwen2.5-Coder-32B-instruct模型。

在线体验地址：https://predibase.com/reinforcement-fine-tuning-playground

 

3️⃣2025中国AI开局：硝烟即将燃尽，对抗还是共生？

光锥智能｜阅读原文

“这个春节没闲着。”不止一位AI公司的高管，在2025年开工后这样感慨。中国AI行业，正以前所未有的速度加速狂奔。“半夜发新品”，成为了中国AI公司们的新常态：无论是最近爆火的Manus，还是通义最新开源的推理模型QWQ-32B，“经常一觉醒来，又被什么黑马公司和新技术轰炸。”一日三变的行业，时常轰炸着AI从业者的神经。

如果用一个词连接2024和2025，“预期调整”恰如其分。认知的反复颠覆，频繁地发生在AI公司的掌门人身上。提到过去一年AI发展的关键词，容联云副总裁&诸葛智能创始人 孔淼向光锥智能表示，2024年对于大模型的市场价值预期调整，从完全buy in模型能力，到开始关注应用，从技术驱动到业务参与。“无论是对技术的调整，还是对商业化的规划，大家的预期都在进行调整。”孔淼说。

关注AI硬件领域的投资人林松告诉光锥智能，2025年，AI Infra领域会更加“卷”。在这场逐渐收紧的战争中，大厂队正在付出更多的人力和财力All in AI。

 

 

 

 

 

 

 

 

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