不用愁

模型让复杂问题处理、学术写作与日常应用「不用愁」！

一、复杂问题深度推理：逻辑难题迎刃而解

-R1模型凭借强化学习驱动的深度思考能力，在数学推导、代码生成等复杂任务中表现出色。其推理过程通过多角度验证与反思链（可长达数万字）实现类人思考，用户只需输入目标指令（如“预测《哪吒2》票房并建模”），模型即可自动拆解变量、调用实时数据并输出公式化结论，无需人工干预步骤。此能力尤其适合金融分析、技术决策等需强逻辑的场景，大幅降低专业门槛。

二、跨场景高效应用：学术到办公全覆盖

覆盖学术研究、内容创作、办公提效等多领域：

学术辅助：支持文献综述自动生成、术语翻译及论文结构化整理了。例如，输入聚类文献清单后，模型可提炼研究争议点、生成目录框架，并嵌入学术规范引用（如GB/T7714格式），显著提升科研效率；

创作与办公：自动生成营销文案、社交媒体标题及代码脚本，用户通过指定格式（如“用表格列出3种促销方案”）即可获得即用型内容，同时支持文件解析（PDF/Word），快速提取合同条款或数据报告。

三、使用策略优化：精准匹配需求模型

针对不同任务类型，需灵活调用模型功能：

深度思考模式（R1）：处理开放性问题时开启，如数学证明或战略分析，但需避免初始对话直接启用，以防术语冗余；建议先以普通模式引导模型“说人话”；

通用模式（V3）：适用于流程化任务（如按步骤生成旅游攻略），需结构化提示词明确步骤；

联网搜索（RAG）：解决知识库时效局限（如2024年7月后的信息），但需注意未训练数据可能干扰模型逻辑。

常见问题：

1.如何选择R1与V3模型？

R1专注推理任务（如代码/数学问题），需开启“深度思考”；V3适合流程化创作（如文案生成），需关闭深度思考并给出明确步骤指令。

2.专业领域（如医学/法律）问答是否可靠？

需结合背景说明与术语定义（例：“我是律师，需分析某合同条款效力”），模型可生成初步框架，但敏感信息建议私有化部署确保安全，且输出需人工审核。

3.文件处理支持哪些类型？有何限制？

支持PDF/Word/TXT文字解析，但超过50页需拆分处理，扫描版PDF须文字可复制；联网搜索时无法上传文件。