论文题目：DeepCritic: Deliberate Critique with Large Language Models论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.00662论文详解：https://mp.weixin.qq.com/s/6eridKO3iB1jO_W8Vwb7cg文章的核心贡献是提出了一个名为 DeepCritic 的新型两阶段框架，用于开发能够对数学解题过程的每个推理步骤进行深入批判的 LLM critics。实验结果表明基于 Qwen2.5-7B-Instruct 开发的 DeepCritic 模型在多个错误识别基准测试中显著优于现有的 LLM critics（包括同尺寸的 DeepSeek-R1-distill 模型和 GPT-4o），并且能够通过更详细的反馈更有效地帮助 LLM 生成器修正错误步骤。两阶段训练方式第一阶段：监督式微调（SFT）：通过利用 Qwen2.5-72B-Instruct 生成 4.5K 长篇批判作为种子数据进行监督式微调，使模型能够生成包含多视角验证和深入批判的批判内容。第二阶段：强化学习（RL）：在监督式微调的基础上，进一步通过强化学习优化模型的批判能力。强化学习的数据来源可以是现有的人标注数据（如 PRM800K），也可以是通过蒙特卡洛采样估计正确性自动标注的数据。

咱们今天用「打工人打工魂」的套路，把Python线程池的里里外外扒个明明白白——毕竟这可以算作全网最直白的线程池入坑初级读物了吧,如果感觉有用,不妨用您那发财的小手点个赞或给个评论吧!一、背景：传统多线程的「打工人灾难」，急需救场！你有没有发现，公司里的「临时工」特别多？比如：老板今天说「来10个临时工搬快递」，明天说「不用了，裁掉」；后天又说「双11到了，赶紧招20个临时工打包订单」，结果忙完又让这些人「回家待业」……这种操作看着灵活？其实巨坑！招人要花时间：每次招临时工得面试、培训，效率低；管理要花精力：临时工多了容易乱，有的摸鱼，有的偷懒；成本蹭蹭涨：工资、社保、离职补偿……钱包扛不住！...

又是一年毕业季，运营老🐶也来分享当年的毕业照啦🎓时隔这么多年还是觉得很好看🤩（学士服灵感来自harry potter）感谢母校栽培虽然没有干自己的老本行

不论是营收，还是净利润，浪潮信息都出现了连续几年的增速放缓甚至下滑。2021年，浪潮信息营收670.48亿，扣非净利润18亿；2022年，浪潮信息营收696.35亿，扣非净利润17.44亿；2023年，浪潮信息营收658.67亿，扣非净利润11.18亿。从这三年的发展来看，浪潮信息已经连续几年出现营收增速放缓，而扣非净利润下滑的趋势。不过到了2024年，浪潮信息的营收终于迎来了第二春，达到了1147.67亿，扣非净利润也达到了历史新高，18.74亿。到了2025年一季度，扣非净利润达到4.27亿，同比增长80.76%。而这个第二春最大的背后功臣就是AI，尤其是AIGC的需求推动了AI服务器的市...