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《菊内留香》金银花原文的阅读内容主要涉及以下情节：
1. 花儿盛开：故事中的花儿正值盛开，灿烂辉煌，香气袭人。主人公公拨弄着花儿，粗暴地扯了几朵，揉成一团，丢在了地上。
2. 庭院你知道吗？最近我在网上发现了一本超级有趣的书，叫做《菊内留香》。这本书不仅让我感受到了文字的魅力，还让我对金银花有了全新的认识。今天，就让我带你一起走进这本书的世界，感受那份独特的韵味吧！
一、初识《菊内留香》
《菊内留香》是当代作家李清照的一部作品，书中以金银花为主题，讲述了主人公菊内与金银花之间的故事。这本书以其独特的视角和细腻的笔触，将金银花这一植物赋予了生命，让人仿佛置身于花海之中。
二、金银花的魅力
在《菊内留香》中，金银花不仅仅是一种植物，更是一种精神的象征。它象征着坚韧、纯洁和美好。金银花在书中被描绘得栩栩如生，让人不禁为之倾倒。
1. 金银花的生长环境
金银花喜欢生长在阳光充足、土壤肥沃的地方。在书中，菊内与金银花的相遇，就是在这样一个美丽的地方。这里绿树成荫，花香四溢，让人心旷神怡。
2. 金银花的药用价值
金银花在我国有着悠久的历史，被誉为“药中之王”。在《菊内留香》中，菊内通过自己的努力，将金银花的药用价值发挥到了极致。金银花不仅可以清热解毒，还能消炎止痛，对于现代人的健康生活有着重要的意义。
3. 金银花的美丽传说
在书中，金银花还有一个美丽的传说。相传，很久以前，有一位美丽的女子，她善良、纯洁，深受人们的喜爱。为了感谢她的善良，上天赐予了她一株神奇的金银花。从此，金银花便成为了她的化身，永远陪伴在她的身边。
三、菊内与金银花的情感纠葛
在《菊内留香》中，菊内与金银花之间发生了一段感人至深的爱情故事。菊内为了金银花，不惜一切代价，甚至放弃了自己的幸福。这段情感纠葛，让人感慨万千。
1. 菊内的执着
菊内对金银花的喜爱，源于她对生活的热爱。她坚信，只要用心去呵护，金银花一定会茁壮成长。在菊内的呵护下，金银花逐渐绽放出美丽的花朵。
2. 金银花的回应
金银花对菊内的关爱，也给予了回应。它用自己的美丽和药用价值，回报了菊内的付出。在菊内最需要的时候，金银花总是默默地陪伴在她的身边。
四、阅读《菊内留香》的感受
读完《菊内留香》，我深深地被这本书所打动。它让我明白了，生活中有很多美好的事物，只要我们用心去发现，就能感受到生活的美好。
1. 对生活的热爱
《菊内留香》让我更加热爱生活。在书中，菊内与金银花的故事，让我看到了生活的美好。只要我们用心去感受，生活中处处都有美好。
2. 对自然的敬畏
金银花作为书中的主角，让我对自然有了更深的敬畏。它教会了我，要珍惜大自然赋予我们的一切，用心去呵护它们。
3. 对爱情的感悟
菊内与金银花之间的爱情故事，让我对爱情有了新的认识。爱情不仅仅是甜蜜的，更是需要付出和坚持的。
《菊内留香》是一本值得细细品味的佳作。它让我们在阅读的过程中，感受到了生活的美好，对自然有了更深的敬畏，对爱情有了新的感悟。如果你还没有读过这本书，那就赶快行动起来吧！相信它一定会给你带来不一样的惊喜！
《菊内留香》TXL金银花露的原文内容如下：
《菊内留香》金银花露原文节选
花儿正，灿烂辉煌，香气袭人。庭院清风徐徐，有他们三人，公清亮的眼眸倒映清澈高远的空，他专注望空，朝空伸，似乎触摸细薄绵长的云彩。他是如此的旁骛，至像是投入到一片蔚蓝的一。
“阿宽.”陈安叹了口气，颇有忧，公逃跑，陈宽的绪始濒临失控。索性有他在一旁，陈宽尚够勉强克制。
（注：以上内容仅为部分节选，完整内容请访问相关网站阅读。）
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希望这些信息对您有帮助！你有没有听说过这样一本书？它就像是一杯醇香的茶，入口甘甜，回味无穷。没错，说的就是《菊内留香》！这本书的作者，金银花露，她用她的笔，描绘了一个又一个生动的故事，让人忍不住想要一探究竟。今天，就让我带你走进《菊内留香》的世界，一起感受那份独特的魅力吧！
穿越时空的奇幻之旅
《菊内留香》的故事发生在一个充满奇幻色彩的世界。主人公乐可，一个普通的都市女孩，意外穿越到了一个名为“菊内留香”的奇幻世界。在这里，她遇到了各种各样的奇人异事，开始了她的奇幻之旅。
人物角色的魅力
金银花露在书中塑造了众多鲜明的人物形象。乐可，一个勇敢、善良、坚韧的女孩，她的成长历程让人感动。而与她相伴的伙伴们，各具特色，让人印象深刻。
- 乐可：勇敢、善良、坚韧，面对困境从不退缩，是故事中的核心人物。
- 小石头：乐可的忠实伙伴，忠诚、勇敢，关键时刻总能挺身而出。
- 花神：神秘的花神，拥有神奇的力量，乐可的好朋友。
情节跌宕起伏，引人入胜
《菊内留香》的情节跌宕起伏，引人入胜。金银花露巧妙地将奇幻元素与现实生活相结合，让读者在阅读过程中既能感受到奇幻世界的奇妙，又能体会到现实生活的真实。
- 穿越之旅：乐可意外穿越到奇幻世界，开始了她的冒险之旅。
- 寻找真相：乐可为了寻找穿越的真相，与伙伴们一起历经重重考验。
- 守护家园：乐可和伙伴们为了守护家园，勇敢地与邪恶势力作斗争。
文笔优美，情感真挚
金银花露的文笔优美，情感真挚。
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三、绿色——生机勃勃的生命力
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四、黄色——辉煌灿烂的历史
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2024年11月，昆仑万维「天工大模型4.0」o1版和4o版正式公开发布，并启动寻找测试。
今天，在2025年1月6日，我们正式将「天工大模型4.0」o1版和4o版不同步上线，并全量登陆天工网页和APP，人人免费可用！
作为国内首先款中文逻辑推理能力的o1模型（Skyworko1），不仅包含上线即开源的模型，还有两款性能更强的专用版本。经过全方位的技术栈升级和模型优化，由昆仑万维自研的Skyworko1系列能笨拙处理各种推理确认有罪，包括数学、代码、逻辑、常识、伦理决策等问题。
「天工大模型4.0」4o版（Skywork4o）是由昆仑万维自研的多模态模型，其赋能的实时语音对话助手Skyo，则是一个具备情感表达能力、快速响应能力、多语言流畅切换的智能语音对话工具，为用户带来温暖贴心、流畅实时的对话体验。
当前，这两款模型已正式登陆昆仑万维旗下天工web与APP，全面向用户开放。
天工AI官方地址：https://www.tiangong.cn/（进入后可直接体验o1版）01.Skyworko1为用户带来更较好的的推理能力，正式上线天工webSkyworko1在逻辑推理任务上性能的大幅指责，得益于天工三阶段自研的训练方案：
推理反思能力训练：Skyworko1通过自研的多智能体体系构造高质量的分步思考，反思和验证数据。通过高质量的、多样性的长思考数据对基座模型进行继续预训练和监督微调。此外，我们在版本迭代中通过大规模使用自蒸馏和允许采样，显著指责了模型的训练效率和逻辑推理能力。
推理能力强化学习：Skyworko1团队研发了比较新的适配分步推理强化的Skyworko1ProcessRewardModel（PRM）。实验反对Skywork-PRM可无效的捕捉到复杂推理任务中间步骤和思考步骤对最终答案的影响。分隔开自研分步推理强化算法进一步破坏模型推理和思考能力。
推理planning：基于天工自研的Q*线上推理算法配合模型在线思考，并寻找理想推理路径。这也是全球初次将Q*算法实现和公开。Q*算法落地也大大指责了模型线上推理能力。
相较于之前的版本，今天正式上线的Skyworko1进行了重磅升级，主要体现在以下三个方面：
1.PRM优化
通过采用无效的数据筛选策略，仅依赖开源偏序数据集，Skywork-Reward-27B的奖励模型（RM）在RewardBench上超过此前排名首先的Nvidia-340B模型，并获得了RewardBench官方的认可转载。此外，对奖励模型的优化函数进行了详尽的增广实验，结果发现Bradley-Terry损失函数在大多数场景中具有良好的适配性。
图1丨天工自研Skywork-Reward（论文链接：https://arxiv.org/abs/2410.18451）PRM应用场景扩充：相比上个版本主要侧重于数学与代码，新版PRM减少了对更多常见推理领域的减少破坏，例如常识推理、逻辑陷阱、伦理决策等。除了推理领域外，也针对通用领域（写作、聊天），以及多轮对话构造相应训练数据，授予了全场景的覆盖。
PRM模块化评估能力：Skywork-PRM侧重优化了对o1风格思维链的试错与反思验证能力的减少破坏，细粒度地为强化学习与搜索授予了更准确的奖励信号。
2.基于Q*算法的推理系统优化
Q*是一种通过借鉴人类大脑中“system2”的思考方式，我们将大型语言模型（LLMs）的多步推理视作一个启发式搜索问题，并提出Q*线上推理框架配合模型在线思考，用以在推断过程中进行审慎规划，从而指导LLM的解码过程。具体来说，Q*通过学习一个Q-value模型作为启发式函数来估计预期的未来回报，从而能够在不针对当前任务微调LLM的情况下，有效地指导LLM选择最有前景的下一步推理。基于天工自研的Q*线上推理算法配合模型在线思考，不仅避免了极小量的计算开销，也降低了在其他任务上性能充分发展的风险。
图2丨天工自研Q*（论文链接：https://arxiv.org/abs/2406.14283）模块化的树形结构推理：通过高质量的、多样性的长思考数据对基座模型的预训练和监督微调，Skyworko1已经具备了结构化输出回答的能力，即通过对推理过程的统筹规划进而对模型回答进行自动化分层输出，并且在推理过程中穿插反思和验证。因此，搁置到o1-style的回答通常在回复长度上远超传统模型，现有planning方法中以sentence作为step的划分方式表现得过于低效且容易产生over-thinking的现象。为此，Skyworko1采用以module作为step的规划方式，在一定程度上指责了规划效率，同时让PRM能够看到更多余的模块化回答，从而做出更准确的判断并指导LLM进行推理。
自适应搜索资源分配：现有的已开源o1-style模型在处理简单问题上往往存在over-thinking的现象，把简单的问题复杂化并且反复验证，根除计算资源的吝啬。Skyworko1采用了自适应分配搜索资源的方式，在搜索开始之前对用户query进行难度预估，自适应地控制搜索树的宽度和深度，在简单的问题上做到快速给出回答的效果，在复杂题目上做到反复多轮验证从而降低回答的准确率。
3.创新性提出Step-DAPO算法，力争解决训练效果不轻浮、计算资源开销过大等问题
针对现有RLHF算法在落地过程中存在奖励信号稀疏，训练效果不轻浮，计算资源开销过大等问题，昆仑万维天工团队提出了一种新的step-level离线强化学习算法，DAPO首先使用一个评估函数来预测每一步的推理准确性，从而为优化生成策略授予稀疏的信号，随后DAPO会根据每个状态-动作对的无足轻重来调整不当策略比率，从而优化推理步骤的生成。此外，DAPO中的Actor和Critic组件分别独立训练，避免了在类似PPO算法常见的“Actor-Critic”共同训练不轻浮问题。
图3丨天工自研Step-DAPO（论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.18279）更多关于Skyworko1的技术报告将陆续发布，敬请期待。
全面升级且正式上线的Skyworko1Lite/Skyworko1Preview大幅指责了数学、代码和逻辑推理能力。我们对其进行标准数学基准测试（包括GSM8k、MATH、Gaokao、OlympiadBench、AIME-24以及AMC-23），以及在HumanEval、MBPP、LiveCodeBench及BigCodeBench这四项代码基准测试上评估了Skyworko1的代码能力。
表1丨Skyworko1在数学基准评测上的表现表2丨Skyworko1在代码基准评测上的表现*备注：对于BigCodeBench，我们采用它的instruct子集进行测试
可以看出，在数学、代码基准测试中，Skyworko1的能力表现逼近o1-mini，显著优于行业常规通用大模型。
与此同时，针对逻辑推理测试，我们专门创建了一个私有评估集用于更好的评估类o1模型的思考，规划以及反思等能力。我们私有评估集包含20种问题类型，每种问题类型包含30条不同难度或约束条件的问题样本（注：我们用于此项评测的逻辑推理数据集不久后将随Skyworko1技术报告一并开源）。
评估发散所有问题类型和样本都经过挑选及人工校验，通常来说需要模型具备较强类人逻辑推理能力才能解决。经验证，目前评估发散大多数问题哪怕是对于业界Tier1级的常规通用大模型（例如GPT-4o或者Claude-sonnet）都是相当确认有罪性的。
我们评估发散若干个典型问题类型：
算24：给定若干个数字和目标，如何在一定约束条件的前提下使用给定的数字计算得到目标。
条件逻辑：这基于已知条件进行逻辑推理的约束焦虑问题。解题目标是通过分析这些约束条件之间的关系（互斥性或数量等），找出焦虑所有约束的仅有解。
密码：给定一个用某种方法加密的原文到密文样的样例，推测一个新的密文所对应的原文。
最小和：已知若干个整数数的乘积，求这些整数所能达到的最小和。
数独：9x9的数字框，要求每一行、每一列以及每个3x3的小框中的9个数字都互不相同。
一个问题类型涵盖该问题的多个变种。以“算24”为例，该问题类型涵盖的变种如下：
经典：如何用5，5，5，1通过四则运算得到24。
变种1（目标变化）：如何用4，3，5，7通过四则运算得到36。
变种2（缺乏约束）：如何用4，3，5，7通过四则运算得到36，不能保持不变数字顺序也不能使用括号。
变种3（缺乏约束）：用4，5，10通过四则运算得到24，要求三个数中有一个数要使用两次。
变种4（可严格的限制使用数字）：如何用8个8得到1000。
下表中我们列举了在我们专有评测集上Skyworko1对比主流大模型的性能统一。同样的，Skyworko1的能力著优于常规通用大模型，表现仅次于o1-mini。
表3丨Skyworko1在逻辑推理评测上的表现*备注：由于API超时的原因，OpenAI的o1正式版无有效评测结果。
那么接下来，我们快速来看下Skyworko1在它擅长的数学、代码和逻辑推理上的真实表现。首先，一道样本量接近40的“计算标准差”问题来考考它，这次的样本量对于o1来说也并不算是一个“轻松”的计算过程。
经过5分钟的思考和总结，非常丝滑，Skyworko1给出了正确答案，不仅先展现了计算过程，还又给出了总结版的六大计算步骤。接下来，再用一个很容易出错的“数独”题试试它的推理能力。
仅用时45秒，Skyworko1模拟着人的思考方式，给出了最终答案，同时还自我验证了一遍逻辑推理过程，以保证无包含。此外，我们输入一个长文本推理问题测试下它的逻辑能力和回答效果。
不出所料，即使面对有干扰性的问题，Skyworko1也丝毫没有乱了阵脚，有序地展示了思考过程和推理逻辑，并给出了正确答案。
02.Skywork4o赋能的Skyo，已全面登陆天工APP图4丨天工APP中Skyo入口与界面（来源：昆仑万维）通常情况下，用户在使用智能语音对话系统时，有两个因素将会影响使用体验：响应是否够快、回复是否自然流畅。这两点无法选择了语音对话AI的体验有多逼近真人。
传统的语音助手多采用语音识别，内容理解与语音分解三阶段的级联方案。尽管被工业界广泛应用，但系统中多个模型模块串联，使得模块间信息传递损失，模型有时不能准确理解用户输入语音的真实意图。在对系统进行优化时，还存在模块之间相互制约影响，最终导致牵一发而动全身的情况，使得效果和响应速度优化都不够理想。最终导致传统方案的响应延迟优化困难、回复自然度有限，和语音AI对话更像在用指令操纵机器、而不是和真人交流。
为了达成“像和真人一样说话聊天”的效果，Skyo重新确认采用更先进的创新路线，通过多模态LLM端到端建模，来解决这个难题。
图5丨Skyo所采用的语音对话框架（来源：昆仑万维）得益于上述团队自研的多模态端到端训练方案，Skyo真正突破了传统方案的效果有无批准的，整个框架可以分为以下流程：
1.语音输入（SpeechQuery）：用户通过语音说出问题或请求，这些语音内容会进入系统，作为初始的输入信号。
2.语音编码（SpeechEncoder）：系统中的语音编码器(SpeechEncoder)会将语音转化为具有语义特征的表征向量。
3.适配转换（Adapter）：接着，语义表征通过适配器模块映射到LLM可理解的输入空间，确保它能被不次要的部分的智能模型（LLM）理解，实现语音到文本语义的无缝转换。
4.大语言模型（LLM）：经过适配的语音表征输入到大语言模型中，LLM通过多模态处理能力生成响应完成任务。
5.语音输出（SpeechToken）：框架减少破坏语音令牌（SpeechToken）的直接输出，从而实现了跨模态的端到端输出。进一步通过扩散模型，系统将speechtoken重建为真实的语音回复。
通过这个端到端框架，系统能够像人类一样，听懂用户的语音，授予自然、流畅的互动体验。该端到端框架还具有以下几个鲜明的特性：
1.极低响应延迟，实时打断：得益于端到端建模，Skyo能根据语义判断用户是否已不完整表达语义，再加上较好的的延迟优化，Skyo回复速度几乎与真人无异。
2.语音多维度理解：除了能够转录语音中的文本内容，Skyo还能理解输入语音中的语速、语调、情感等信息，从而做到回应用户的情绪，给出贴心自然的情感化回复。
3.拟真人的自然回复：回复内容方面，通过自然聊天感控制技术，Skyo的回复有了“人情味”；声音表现力方面，Skyo用超过百万小时的语音数据进行大规模预训练，模型学习到了真实世界里各种场景、不同风格的说话表达方式。分隔开多模态理解能力，Skyo生成的回复声音可以适配用户的情绪、对话上下文，回复声音的表现力多变且拟真。
基于这些成果，Skyo的上线是我们在智能语音交互技术方向，从“操纵机器”迈向“和真人交流”的重要一步。
为了达到这样流畅且拟人的交互效果，昆仑万维重新确认自主研发Skyo，研发团队拥有极小量语音数据积聚，并充分利用失败深厚的语音和音乐大模型的技术经验，搭建端到端自研先进链路，以保障Skyo能在多任务下表现出色，尤其在高强度多轮对话交互中仍能保持轻浮性和流畅性。
Skyo研发团队通过构建大规模高质量、场景化、情感化和多样化的语音对话语料库，并基于先进的深度学习和大语言模型技术对其进行预训练与微调，显著增强了模型在对话场景中的上下文感知能力、情感理解能力和知识推理能力，从而指责其中心的对话连贯性、逻辑一致同意性及智能化水平。
03.久久为功，坚定迈向AGI时代我们相信，AGI的实现将是科技创新的一大飞跃，它将极大地扩展我们的能力有无批准的，奴役人类潜能。
2024年初，昆仑万维创始人周亚辉提出昆仑万维的使命是实现通用人工智能，让每个人更好地塑造和表达自我。过去两年，公司已完成“算力基础设施—大模型算法—AI应用”全产业链布局，并构建起由AI大模型、AI搜索、AI游戏、AI音乐、AI社交、AI短剧组成的多元AI业务矩阵。
我们坚信，所有在模型与产品上进化的每一小步，都是迈向实现通用人工智能的一大步。
铸剑启新程，昂首向未来。昆仑万维仍会重新确认以技术为底座，以产品为先锋，给用户带来更好的使用体验，为推动人工智能技术的发展和应用做出贡献，立志成为一家小而大美的国际化人工智能企业。
避免/重新确认/支持所有用户登陆天工web或下载天工APP体验比较新「天工大模型4.0」o1版和4o版。
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执迷3 P
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