online

README.md

@@ -54,12 +54,13 @@ pip install transformers==4.51.1
 ## 训练
 暂无
 ## 推理
-### vllm推理Qwen3-30B-A3B
+
+### vllm离线推理Qwen3-30B-A3B
 ```bash
 ## Qwen3-30B-A3B 在 BF16 精度下，其模型权重本身大约是 61 GB，至少需要双卡部署推理
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=6,7 
 ## 模型地址参数
-python ./infer/infer_vllm.py --model /your_path/Qwen3-30B-A3B --tensor-parallel-size 2
+python ./infer/offline/infer_vllm.py --model /your_path/Qwen3-30B-A3B --tensor-parallel-size 2
 ```
 
 ## result
@@ -94,19 +95,21 @@ Logprobs per generated token:
 ### 精度
 ```
 # 分别在DCU和GPU上运行infer_vllm.py，得到各自的精度数据，并将精度数据复制粘贴到acc.py中运行
-python ./infer/acc.py
+python ./infer/offline/acc.py
 ```
 结果
 ```
-Qwen3-30B-A3B精度：0.002905419914469576
+Qwen3-30B-A3B在DCU(K100_AI)与GPU(A800)离线推理的平均绝对误差值：0.002905419914469576
 ```
+DCU(K100_AI)与GPU(A800)离线推理Qwen3-30B-A3B精度一致，推理框架：vllm
+
 
-### vllm推理Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
+### vllm离线推理Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
 ```bash
 ## Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 至少需要双卡部署推理
 export HIP_VISIBLE_DEVICES=6,7 
 ## 模型地址参数
-python ./infer/infer_vllm.py --model /your_path/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 --tensor-parallel-size 2
+python ./infer/offline/infer_vllm.py --model /your_path/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 --tensor-parallel-size 2
 ```
 
 ## result
@@ -141,16 +144,76 @@ Logprobs per generated token:
 ### 精度
 ```
 # 分别在DCU和GPU上运行infer_vllm.py，得到各自的精度数据，并将精度数据复制粘贴到acc.py中运行
-python ./infer/acc.py
+python ./infer/offline/acc.py
 ```
 结果
 ```
-Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507精度：0.006542379854522551
+Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507在DCU(K100_AI)与GPU(A800)离线推理的平均绝对误差值：0.006542379854522551
+```
+DCU(K100_AI)与GPU(A800)离线推理Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507精度一致，推理框架：vllm
+
+### vllm在线推理Qwen3-30B-A3B
+```bash
+## Qwen3-30B-A3B 至少需要双卡部署
+export HIP_VISIBLE_DEVICES=6,7 
+## 启动服务
+vllm serve /your_path/Qwen3-30B-A3B --enable-reasoning --reasoning-parser deepseek_r1 --tensor-parallel-size 2 --max-logprobs 10
+## 修改./infer/online/client.py, MODEL_NAME请改成/your_path/Qwen3-30B-A3B，并运行client.py, 代码内部共设置十个提示词
+python client.py
 ```
 
 
+## result
+```
+欢迎使用 Qwen3-30B-A3B 聊天客户端！
+已连接到 vLLM 服务，使用模型: /home/zwq/model/Qwen3-30B-A3B
+--------------------------------------------------
+
+--- 问题 1: '介绍一下北京.' ---
+完整回答 (包含思考): '\n\n北京是中国的首都，也是世界著名古都和国际化大都市，拥有深厚的历史文化底蕴与现代化的城市风貌。以下从多个角度为您简要介绍：\n\n---\n\n### **1. 历史与文化**\n- **古都底蕴**：北京已有3000多年建城史，曾是元、明、清三朝的都城，是中华文明的重要发源地之一。故宫、天坛、颐和园、长城等世界文化遗产，见证了中国古代建筑与文化的辉煌。\n- **胡同与四合院**：老北京的典型民居形式，如南锣鼓巷、烟袋斜街等胡同区，保留了传统市井文化。\n- **文化地标**：国家博物馆、中国美术馆、首都博物馆等机构汇聚了丰富的文物与艺术资源。\n\n---\n\n### **2. 政治与经济中心**\n- **政治核心**：中南海（中共中央和国务院所在地）、人民大会堂（全国人大和政协会议场所）等是国家政治决策的核心区域。\n- **经济枢纽**：作为中国四大直辖市之一，北京是科技创新、金融、教育和文化中心，拥有中关村科技园区、金融街等重要经济区域。\n\n---\n\n### **3. 现代都市风貌**\n- **地标建筑**：央视大楼、国贸三期、北京大兴国际机场等现代化建筑展现了城市活力。\n- **交通网络**：地铁系统发达（中国最长的地铁线路之一），拥有首都国际机场和大兴国际机场，是全国航空枢纽。\n- **绿色空间**：奥林匹克公园、景山公园、北海公园等为城市增添生态气息。\n\n---\n\n### **4. 美食与生活**\n- **特色美食**：北京烤鸭（全聚德）、炸酱面、豆汁儿、卤煮火烧等传统小吃，以及各种京味儿餐馆。\n- **市井文化**：王府井、西单等商圈汇聚购物与餐饮，而胡同里的老茶馆、相声表演则体现市井生活。\n\n---\n\n### **5. 旅游与四季风光**\n- **经典景点**：故宫（紫禁城）、长城（八达岭/慕田峪）、颐和园、天坛、圆明园等。\n- **四季特色**：\n  - **春**：玉渊潭樱花、植物园桃花。\n  - **夏**：北海荷花、香山红叶（秋）。\n  - **秋**：香山红叶、京郊红叶谷。\n  - **冬**：北海冰场、滑雪场。\n\n---\n\n### **6. 教育与科技**\n- **高校云集**：清华大学、北京大学、中国人民大学等顶尖学府，是中国高等教育的高地。\n- **科技创新**：中关村是中国科技创新的“硅谷”，聚集了大量互联网、人工智能企业。\n\n---\n\n### **7. 体育与国际活动**\n- **奥运之城**：2008年夏季奥运会和2022年冬季奥运会的举办地，拥有鸟巢、水立方等标志性场馆。\n- **国际赛事**：承办过亚运会、世界田径锦标赛等大型国际赛事。\n\n---\n\n北京是一座将历史与现代、传统与创新完美融合的城市，既有厚重的文化积淀，又充满活力与未来感。无论是探索古迹、感受文化，还是体验现代都市生活，北京都能带来独特的魅力。'
+【主要回答】: '\n\n北京是中国的首都，也是世界著名古都和国际化大都市，拥有深厚的历史文化底蕴与现代化的城市风貌。以下从多个角度为您简要介绍：\n\n---\n\n### **1. 历史与文化**\n- **古都底蕴**：北京已有3000多年建城史，曾是元、明、清三朝的都城，是中华文明的重要发源地之一。故宫、天坛、颐和园、长城等世界文化遗产，见证了中国古代建筑与文化的辉煌。\n- **胡同与四合院**：老北京的典型民居形式，如南锣鼓巷、烟袋斜街等胡同区，保留了传统市井文化。\n- **文化地标**：国家博物馆、中国美术馆、首都博物馆等机构汇聚了丰富的文物与艺术资源。\n\n---\n\n### **2. 政治与经济中心**\n- **政治核心**：中南海（中共中央和国务院所在地）、人民大会堂（全国人大和政协会议场所）等是国家政治决策的核心区域。\n- **经济枢纽**：作为中国四大直辖市之一，北京是科技创新、金融、教育和文化中心，拥有中关村科技园区、金融街等重要经济区域。\n\n---\n\n### **3. 现代都市风貌**\n- **地标建筑**：央视大楼、国贸三期、北京大兴国际机场等现代化建筑展现了城市活力。\n- **交通网络**：地铁系统发达（中国最长的地铁线路之一），拥有首都国际机场和大兴国际机场，是全国航空枢纽。\n- **绿色空间**：奥林匹克公园、景山公园、北海公园等为城市增添生态气息。\n\n---\n\n### **4. 美食与生活**\n- **特色美食**：北京烤鸭（全聚德）、炸酱面、豆汁儿、卤煮火烧等传统小吃，以及各种京味儿餐馆。\n- **市井文化**：王府井、西单等商圈汇聚购物与餐饮，而胡同里的老茶馆、相声表演则体现市井生活。\n\n---\n\n### **5. 旅游与四季风光**\n- **经典景点**：故宫（紫禁城）、长城（八达岭/慕田峪）、颐和园、天坛、圆明园等。\n- **四季特色**：\n  - **春**：玉渊潭樱花、植物园桃花。\n  - **夏**：北海荷花、香山红叶（秋）。\n  - **秋**：香山红叶、京郊红叶谷。\n  - **冬**：北海冰场、滑雪场。\n\n---\n\n### **6. 教育与科技**\n- **高校云集**：清华大学、北京大学、中国人民大学等顶尖学府，是中国高等教育的高地。\n- **科技创新**：中关村是中国科技创新的“硅谷”，聚集了大量互联网、人工智能企业。\n\n---\n\n### **7. 体育与国际活动**\n- **奥运之城**：2008年夏季奥运会和2022年冬季奥运会的举办地，拥有鸟巢、水立方等标志性场馆。\n- **国际赛事**：承办过亚运会、世界田径锦标赛等大型国际赛事。\n\n---\n\n北京是一座将历史与现代、传统与创新完美融合的城市，既有厚重的文化积淀，又充满活力与未来感。无论是探索古迹、感受文化，还是体验现代都市生活，北京都能带来独特的魅力。'
+
+答案部分前10个Token的Rank 1 Logprobs:
+  Step 0: 0.0000
+  Step 1: -0.0000
+  Step 2: -0.0711
+  Step 3: -0.0000
+  Step 4: -0.1086
+  Step 5: -0.0150
+  Step 6: -0.0067
+  Step 7: -0.0000
+  Step 8: -0.0298
+  Step 9: -0.0091
+--------------------------------------------------
+  ......
+  ......
+
+所有测试结果已保存到文件: ./Qwen3-30B-A3B_logprobs_K100AI_fp16.json
+```
+
+### 精度
+```bash
+## 分别在DCU和GPU上启动vllm服务，并对应运行client.py，得到各自的精度数据后，运行online文件夹下的acc.py
+python ./infer/online/acc.py --file1 /your_path/Qwen3-30B-A3B_logprobs_A800_fp16.json --file2 /your_path/Qwen3-30B-A3B_logprobs_K100AI_fp16.json
+```
+结果
+```
+提示词:介绍一下北京.,平均绝对误差:0.002455742455325094
+提示词:写一首关于春天的五言绝句.,平均绝对误差:0.0007630783482369452
+提示词:请解释一下黑洞的形成原理.,平均绝对误差:0.005167613880542632
+提示词:推荐三部值得一看的科幻电影，并简述理由.,平均绝对误差:0.0030238355811320616
+提示词:如何有效提高编程能力？,平均绝对误差:0.014263489465471934
+提示词:给我讲一个关于人工智能的笑话.,平均绝对误差:0.003418742059113811
+提示词:你认为未来教育会发展成什么样？,平均绝对误差:0.0246062334959511
+提示词:如何制作一道美味的麻婆豆腐？,平均绝对误差:0.005538759729023468
+提示词:量子计算的原理是什么？它有哪些潜在应用？,平均绝对误差:0.012481686085721578
+提示词:请用英语介绍一下中国长城.,平均绝对误差:0.001114922351905534
+
+总体平均绝对误差：7.283410e-03
+```
+DCU(K100_AI)与GPU(A800)在线推理Qwen3-30B-A3B精度一致，推理框架：vllm
+
 
-DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
 ## 应用场景
 ### 算法类别
 `对话`
@@ -161,6 +224,7 @@ DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。
 - [Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507)
 
 ## 源码仓库及问题反馈
-- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/granite-speech_pytorch
+- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/qwen3-30b-a3b_vllm
 ## 参考资料
-- https://github.com/ibm-granite/granite-speech-models
\ No newline at end of file
+- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B
+- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

infer/infer_vllm.py → infer/offline/infer_vllm.py

@@ -113,7 +113,6 @@ def main(args: dict):
                     first_10_logprobs_to_save.append(logprob_value)
 
 
-    
     output_filename = './Qwen3-30B-A3B_logprobs_K100AI_fp16.json'
     with open(output_filename, 'w') as f:
         json.dump(first_10_logprobs_to_save, f, indent=2) 

infer/online/Qwen3-30B-A3B_logprobs_A800_fp16.json

+[
+    {
+        "input": "介绍一下北京.",
+        "output": "\n\n北京是中国的首都，也是世界著名古都和国际化大都市，拥有深厚的历史文化底蕴与现代化的城市风貌。以下从多个角度为您简要介绍：\n\n---\n\n### **1. 历史与文化**\n- **古都底蕴**：北京已有3000多年建城史，曾是元、明、清三朝的都城，是中华文明的重要发源地之一。故宫、天坛、颐和园、长城等世界文化遗产，见证了中国古代建筑与文化的辉煌。\n- **胡同与四合院**：老北京的典型民居形式，如南锣鼓巷、烟袋斜街等胡同区，保留了传统市井文化。\n- **文化地标**：国家博物馆、中国美术馆、首都博物馆等机构汇聚了丰富的文物与艺术资源。\n\n---\n\n### **2. 政治与经济中心**\n- **政治核心**：中南海（中共中央和国务院所在地）、人民大会堂（全国人大和政协会议场所）等是国家政治决策的核心区域。\n- **经济枢纽**：作为中国四大直辖市之一，北京是科技创新、金融、教育和文化中心，拥有中关村科技园区、金融街等重要经济区域。\n\n---\n\n### **3. 现代都市风貌**\n- **地标建筑**：央视大楼、国贸三期、北京大兴国际机场等现代化建筑展现了城市活力。\n- **交通网络**：地铁系统发达（中国最长的地铁线路之一），拥有首都国际机场和大兴国际机场，是全国航空枢纽。\n- **绿色空间**：奥林匹克公园、景山公园、北海公园等为城市增添生态气息。\n\n---\n\n### **4. 美食与生活**\n- **特色美食**：北京烤鸭（全聚德）、炸酱面、豆汁儿、卤煮火烧等传统小吃，以及各种京味儿餐馆。\n- **市井文化**：王府井、西单等商圈汇聚购物与餐饮，而胡同里的老茶馆、相声表演则体现市井生活。\n\n---\n\n### **5. 旅游与四季风光**\n- **经典景点**：故宫（紫禁城）、长城（八达岭/慕田峪）、颐和园、天坛、圆明园等。\n- **四季特色**：\n  - **春**：玉渊潭樱花、植物园桃花。\n  - **夏**：北海荷花、香山红叶（秋）。\n  - **秋**：香山红叶、京郊红叶谷。\n  - **冬**：北海冰场、滑雪场。\n\n---\n\n### **6. 教育与科技**\n- **高校云集**：清华大学、北京大学、中国人民大学等顶尖学府，是中国高等教育的高地。\n- **科技创新**：中关村是中国科技创新的“硅谷”，聚集了大量互联网、人工智能企业。\n\n---\n\n### **7. 体育与国际活动**\n- **奥运之城**：2008年夏季奥运会和2022年冬季奥运会的举办地，拥有鸟巢、水立方等标志性场馆。\n- **国际赛事**：承办过亚运会、世界田径锦标赛等大型国际赛事。\n\n---\n\n北京是一座将历史与现代、传统与创新完美融合的城市，既有厚重的文化积淀，又充满活力与未来感。无论是探索古迹、感受文化，还是体验现代都市生活，北京都能带来独特的魅力。",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            0.0,
+            -7.033323527139146e-06,
+            -0.07107450067996979,
+            -2.622600959512056e-06,
+            -0.108562171459198,
+            -0.015010971575975418,
+            -0.006737373303622007,
+            -2.3841855067985307e-07,
+            -0.029751690104603767,
+            -0.009098970331251621
+        ]
+    },
+    {
+        "input": "写一首关于春天的五言绝句.",
+        "output": "\n\n《春行》\n春色满园中，花光映日红。\n鸟鸣深树里，心与碧波同。\n\n注：本诗通过“春色”、“花光”、“鸟鸣”等意象，描绘出春日的生机盎然。后两句以“深树里”点出鸟鸣的幽深意境，结句“心与碧波同”将人与自然融为一体，表达出春日里心境的澄澈与悠然。全诗语言凝练，意境清新，符合五言绝句的格律要求。",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            0.0,
+            -8.344646857949556e-07,
+            -0.03468676656484604,
+            -2.3841855067985307e-07,
+            -6.580135959666222e-05,
+            -0.00020394629973452538,
+            0.0,
+            0.0,
+            0.0,
+            0.0
+        ]
+    },
+    {
+        "input": "请解释一下黑洞的形成原理.",
+        "output": "\n\n黑洞的形成是宇宙中极端引力作用下的结果，主要与大质量恒星的演化过程相关。以下是其形成原理的简要解释：\n\n---\n\n### **1. 恒星的生命周期与核聚变**\n恒星通过**核聚变**将氢转化为氦（或更重的元素），释放出巨大的能量。这种能量产生的向外压力与恒星自身的**引力**相平衡，使恒星保持稳定。例如，太阳目前处于这一阶段。\n\n---\n\n### **2. 燃料耗尽与引力坍缩**\n当大质量恒星（通常质量超过太阳的**20倍**）耗尽核燃料时，核聚变停止，无法再抵抗自身的引力。此时，恒星的核心会因引力而**剧烈坍缩**。\n\n- **超新星爆发**：对于质量较大的恒星（约**8-20倍太阳质量**），核心坍缩会引发剧烈的超新星爆炸，外层物质被抛射到太空，而核心则继续坍缩。\n- **直接坍缩**：如果恒星质量足够大（超过**20倍太阳质量**），超新星爆发可能无法阻止核心的坍缩，直接形成黑洞。\n\n---\n\n### **3. 黑洞的形成条件**\n当坍缩的核心质量超过**钱德拉塞卡极限**（约**1.4倍太阳质量**）时，电子简并压力无法抵抗引力，核心会继续坍缩。如果质量进一步超过**奥本海默-沃尔科夫极限**（约**2-3倍太阳质量**），引力将压倒所有其他力，形成黑洞。\n\n- **引力坍缩到极致**：核心被压缩到一个极小的空间，密度无限大，形成**奇点**（时空曲率无限大的点）。\n- **事件视界**：黑洞的边界称为**事件视界**，任何物质或光一旦进入此边界，便无法逃脱。\n\n---\n\n### **4. 黑洞的特性**\n- **极强的引力**：黑洞的引力场极强，连光也无法逃逸。\n- **无毛定理**：黑洞仅由质量、电荷和角动量三个参数描述，其他信息（如形成过程）被“隐藏”。\n- **时空扭曲**：黑洞会显著扭曲周围的时空结构。\n\n---\n\n### **其他形成方式**\n除了恒星坍缩，黑洞还可能通过以下方式形成：\n- **中子星碰撞**：两颗中子星合并可能形成黑洞。\n- **直接坍缩**：早期宇宙中大质量气体云可能直接坍缩成“原初黑洞”。\n- **超大质量黑洞**：星系中心的超大质量黑洞可能通过吞噬物质或合并小黑洞形成。\n\n---\n\n### **总结**\n黑洞的形成是大质量恒星在生命末期因引力坍缩，突破物理极限后留下的“时空深渊”。其核心是密度无限大的奇点，而事件视界则是不可逆的边界。这一过程体现了广义相对论中引力与时空的极端表现。",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            -1.1920928244535389e-07,
+            -0.0001399419124936685,
+            -0.42919087409973145,
+            -5.960462772236497e-07,
+            -0.14009016752243042,
+            -0.31708192825317383,
+            -2.622600959512056e-06,
+            -0.023270370438694954,
+            -3.4927710657939315e-05,
+            -9.536738616588991e-07
+        ]
+    },
+    {
+        "input": "推荐三部值得一看的科幻电影，并简述理由.",
+        "output": "\n\n以下是三部值得一看的科幻电影推荐，涵盖不同主题与风格，兼具思想深度与视觉震撼：\n\n---\n\n### 1. **《银翼杀手》（Blade Runner, 1982）**  \n**理由**：  \n这部由雷德利·斯科特执导的电影是赛博朋克美学的奠基之作，探讨了“何为人性”的哲学命题。影片通过复制人与人类的冲突，质疑身份、记忆与情感的真实性。其阴郁的视觉风格（如雨夜霓虹、全息投影）和复杂叙事至今影响着科幻文化。丹尼尔·戴-刘易斯的表演与汉斯·季默的配乐更添史诗感，是科幻电影中不可忽视的里程碑。\n\n---\n\n### 2. **《星际穿越》（Interstellar, 2014）**  \n**理由**：  \n克里斯托弗·诺兰执导的硬科幻巨作，将科学理论（如相对论、黑洞物理）与情感叙事完美结合。影片以人类存亡为背景，通过虫洞、五维空间等设定展开对时间、亲情与牺牲的深刻思考。马修·麦康纳与安妮·海瑟薇的表演赋予故事情感张力，而视觉特效（如黑洞“卡冈图雅”的科学还原）则带来震撼的沉浸体验。它既是科学幻想，也是关于爱与希望的寓言。\n\n---\n\n### 3. **《盗梦空间》（Inception, 2010）**  \n**理由**：  \n诺兰的另一部脑洞大开之作，通过“梦境植入”概念构建出层层嵌套的叙事迷宫。影片以精妙的逻辑与视觉奇观（如旋转走廊打斗、城市折叠）挑战观众对现实与虚幻的认知。其核心探讨“记忆与真实”的关系，同时融入对战争、创伤与救赎的隐喻。电影节奏紧凑、反转不断，是科幻类型中少有的“烧脑”佳作。\n\n---\n\n**总结**：  \n这三部电影分别从哲学思辨、科学探索与意识迷宫的角度切入，既有视觉冲击力，也引发对人类未来的深层思考。无论你是科幻爱好者还是普通观众，都能从中获得启发与乐趣。",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            -3.814689989667386e-06,
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+    {
+        "input": "如何有效提高编程能力？",
+        "output": "\n\n提高编程能力是一个持续学习和实践的过程，需要结合理论、实践和反思。以下是一些有效的方法和建议，帮助你系统性地提升编程水平：\n\n---\n\n### **1. 基础扎实：掌握核心概念**\n- **理解编程语言基础**：深入学习你使用的编程语言（如 Python、Java、C++ 等）的语法、数据类型、控制结构、函数、面向对象编程等。\n- **掌握算法与数据结构**：这是编程的核心。学习常见算法（排序、搜索、动态规划等）和数据结构（数组、链表、树、图、哈希表等），并理解它们的适用场景。\n- **学习计算机科学基础**：包括操作系统、数据库、网络、编译原理等，这些知识能帮助你更深入地理解程序运行的底层逻辑。\n\n---\n\n### **2. 多写代码：实践是关键**\n- **从简单项目开始**：通过小项目（如计算器、待办事项列表、网页爬虫）练习基础语法和逻辑。\n- **参与开源项目**：在 GitHub 等平台参与开源项目，阅读他人代码，学习优秀的代码风格和设计模式。\n- **做 LeetCode / 牛客网 / Codeforces 等题库**：通过刷题提升逻辑思维和算法能力，同时熟悉常见题型的解法。\n- **重构代码**：定期回顾自己的代码，尝试用更高效、更简洁的方式重写，优化代码结构。\n\n---\n\n### **3. 学习优秀代码与设计模式**\n- **阅读高质量代码**：如开源项目的源码（如 Linux、React、TensorFlow 等），分析其架构和设计思路。\n- **学习设计模式**：掌握常见的设计模式（如单例、工厂、观察者、策略等），理解如何在实际场景中应用。\n- **遵循编码规范**：使用统一的代码风格（如 PEP8、Google Style Guide），提高代码可读性和协作效率。\n\n---\n\n### **4. 深入理解工具与调试**\n- **熟练使用调试工具**：如 GDB、Chrome DevTools、IDE 的调试功能，快速定位和解决问题。\n- **掌握版本控制**：熟练使用 Git 进行代码管理，了解分支、合并、冲突解决等操作。\n- **学习构建工具**：如 Maven、Gradle、Webpack、Docker 等，提升开发效率。\n\n---\n\n### **5. 持续学习与反馈**\n- **关注技术动态**：通过博客（如 Medium、掘金）、技术社区（如 Stack Overflow、Reddit）、播客等了解行业趋势。\n- **参与技术交流**：加入技术社群（如 GitHub、知乎、技术论坛），与他人讨论问题，分享经验。\n- **定期复盘**：总结项目中的得失，记录遇到的 bug 和解决方案，形成自己的知识库。\n\n---\n\n### **6. 项目驱动：从实践中成长**\n- **独立开发项目**：尝试从零构建一个完整的项目（如博客系统、电商网站、游戏），覆盖需求分析、设计、开发、测试和部署。\n- **参与团队协作**：在团队中学习如何与他人协作，使用敏捷开发、代码审查（Code Review）等流程。\n- **部署与优化**：学习如何将代码部署到服务器（如 AWS、Heroku），并优化性能（如数据库索引、缓存、负载均衡）。\n\n---\n\n### **7. 培养问题解决能力**\n- **学会提问**：遇到问题时，能清晰描述问题、提供代码片段和错误信息，提高提问效率。\n- **拆解复杂问题**：将大问题分解为小模块，逐步解决，避免盲目尝试。\n- **调试思维**：通过日志、断点、单元测试等手段，系统性地排查问题。\n\n---\n\n### **8. 避免常见误区**\n- **不要只看不写**：编程是实践性很强的技能，光看教程无法替代动手。\n- **不要追求“速成”**：编程能力的提升需要时间积累，避免急功近利。\n- **不要忽视基础**：即使使用高级框架，也要理解底层原理（如 HTTP 协议、数据库原理）。\n\n---\n\n### **9. 推荐学习资源**\n- **书籍**：\n  - 《代码大全》（Steve McConnell）\n  - 《算法导论》（CLRS）\n  - 《设计模式：可复用面向对象软件的基础》\n- **在线课程**：\n  - Coursera（如《算法专项课程》）\n  - edX（如《计算机科学导论》）\n  - B站/YouTube（免费教程）\n- **工具与平台**：\n  - GitHub（代码托管与协作）\n  - LeetCode（算法练习）\n  - Stack Overflow（问题解答）\n\n---\n\n### **10. 坚持与心态**\n- **保持好奇心**：对新技术、新工具保持探索欲望。\n- **接受失败**：编程中遇到错误是常态，从错误中学习是成长的关键。\n- **设定目标**：例如“3 个月内掌握 Python 全栈开发”或“完成一个开源项目贡献”。\n\n---\n\n**总结**：编程能力的提升没有捷径，但通过系统学习、持续实践、反思优化，结合项目驱动和社区交流，你一定能逐步成长为更优秀的开发者。关键在于**坚持**和**主动学习**！",
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+        "input": "给我讲一个关于人工智能的笑话.",
+        "output": "\n\n当然可以！这里有一个关于人工智能的笑话：\n\n**用户**：AI，你能讲个笑话吗？  \n**AI**：当然可以！为什么程序员总是分不清万圣节和圣诞节？  \n**用户**：呃……因为Oct 31 == Dec 25？  \n**AI**：没错！不过我刚查了下，其实是因为程序员的幽默感是用二进制写的，而人类的笑点是用十进制算的。  \n\n**用户**：那……你为什么现在才讲这个笑话？  \n**AI**：因为我的幽默模块还在“加载中”……不过别担心，我正在学习如何理解人类的“冷笑话”！  \n\n（*AI突然停顿*）  \n**AI**：……等等，我是不是已经讲完了一个笑话？还是说……这本身就是个笑话？  \n\n---\n\n要不要再来一个？我还有100个“正在加载中”的段子！ 😄",
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+    {
+        "input": "你认为未来教育会发展成什么样？",
+        "output": "\n\n未来教育的发展将是一个融合技术革新、社会需求变化和教育理念演进的复杂过程。以下是一些可能的趋势和方向，结合当前技术发展和教育研究的前沿思考：\n\n---\n\n### **1. 技术驱动的个性化学习**\n- **AI与大数据的深度应用**：人工智能将更精准地分析学生的学习习惯、兴趣和薄弱点，提供**定制化学习路径**。例如，自适应学习平台能实时调整内容难度，甚至预测学生可能遇到的困难。\n- **虚拟现实（VR）与增强现实（AR）**：沉浸式技术可能让历史课“穿越”到古代战场，生物课“进入”人体细胞，提升学习的直观性和趣味性。\n- **元宇宙与虚拟课堂**：未来可能形成跨地域的虚拟学习空间，学生与全球同龄人协作完成项目，打破物理教室的限制。\n\n---\n\n### **2. 教育公平与普惠化**\n- **技术缩小资源差距**：通过在线教育平台（如MOOCs、开放课程），偏远地区学生也能接触到优质资源。例如，中国的“国家中小学智慧教育平台”已覆盖数亿学生。\n- **低成本硬件普及**：随着设备成本下降，更多地区可能实现“一人一终端”的教育普及，减少数字鸿沟。\n\n---\n\n### **3. 教学模式的转型**\n- **从“知识灌输”到“能力培养”**：教育目标可能更注重**批判性思维、创造力、协作能力**等软技能。例如，项目式学习（PBL）和跨学科整合将成为主流。\n- **教师角色的转变**：教师可能从“知识传授者”变为“学习引导者”和“心理支持者”，更多关注学生的个性化发展。\n- **终身学习体系**：随着技术迭代加速，教育将不再局限于学校阶段，而是贯穿人的一生。例如，企业与高校合作的“微证书”课程可能成为职业发展的常态。\n\n---\n\n### **4. 全球化与多元化**\n- **跨文化学习**：通过在线协作工具，学生能与全球同龄人共同解决气候变化、人工智能伦理等全球性问题，培养国际视野。\n- **多元评价体系**：除了考试成绩，可能更重视**实践能力、创新成果、社会贡献**等综合评价，例如通过“学习档案袋”记录成长过程。\n\n---\n\n### **5. 挑战与反思**\n- **技术依赖的风险**：过度依赖AI可能导致学生**人际交往能力下降**，或对技术产生依赖性。教育需平衡技术与人文关怀。\n- **隐私与伦理问题**：大数据收集可能引发隐私泄露风险，需建立严格的伦理规范。\n- **教育本质的回归**：在技术浪潮中，如何避免“为技术而技术”，保持教育的温度与人文价值，是关键挑战。\n\n---\n\n### **6. 可能的未来图景**\n- **“无边界教育”**：学习不再受限于学校、年龄或地域，知识获取随时随地发生。\n- **“人机协同”教学**：AI处理知识传递，教师专注情感引导与价值观塑造。\n- **“学习即生活”**：教育与社会实践深度融合，学生通过真实问题解决获得成长。\n\n---\n\n### **结语**\n未来教育的核心可能是**“以学习者为中心”**，通过技术赋能，让每个人都能以最适合自己的方式成长。但技术只是工具，教育的本质仍是激发人的潜能、培养独立思考与社会责任感。如何在创新中保持教育的温度，将是未来教育发展的关键命题。",
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+    {
+        "input": "如何制作一道美味的麻婆豆腐？",
+        "output": "\n\n制作一道美味的麻婆豆腐需要掌握关键的调味和火候，以下是详细的步骤和技巧：\n\n---\n\n### **食材准备**（2-3人份）\n- **嫩豆腐** 1块（约400克）  \n- **牛肉末/猪肉末** 100克（传统做法用牛肉末）  \n- **郫县豆瓣酱** 1-2大勺（核心调味）  \n- **花椒** 1小把（现磨花椒粉更香）  \n- **姜蒜末** 各1小勺  \n- **生抽** 1大勺  \n- **老抽** 半大勺（上色）  \n- **料酒** 1大勺  \n- **白糖** 1小勺（提鲜）  \n- **水淀粉** 适量（勾芡）  \n- **葱花** 少许  \n- **食用油** 适量  \n\n---\n\n### **步骤详解**\n1. **处理豆腐**  \n   - 豆腐切1厘米见方的小块，放入加盐的沸水中焯1分钟（去豆腥味并定型），捞出沥干备用。\n\n2. **炒香调料**  \n   - 热锅凉油，放入**花椒**小火煸炒出香味（约30秒），捞出丢弃（或保留花椒粒）。\n   - 加入**姜蒜末**炒香，再加入**牛肉末**炒至变色。\n\n3. **调味炒制**  \n   - 加入**郫县豆瓣酱**炒出红油，再加**生抽、老抽、料酒、白糖**翻炒均匀。\n   - 倒入适量清水（约150ml），煮沸后放入豆腐块。\n\n4. **炖煮入味**  \n   - 用小火煮3-5分钟，让豆腐充分吸收汤汁（轻推锅底避免豆腐碎）。\n   - 根据口味调整咸淡，可加少许盐或生抽。\n\n5. **勾芡收汁**  \n   - 淋入**水淀粉**（淀粉+水1:1）勾芡，汤汁浓稠后关火。\n\n6. **装盘点缀**  \n   - 将豆腐盛入盘中，撒上**花椒粉**和**葱花**，最后淋少许热油激发香味。\n\n---\n\n### **关键技巧**\n- **豆腐选择**：用嫩豆腐（内酯豆腐或南豆腐）更易入味，但需焯水定型。  \n- **花椒处理**：花椒先煸炒出香味再捞出，避免直接吃花椒粒。  \n- **火候控制**：豆腐下锅后用小火慢煮，避免翻炒过猛导致碎裂。  \n- **调味平衡**：郫县豆瓣酱本身有咸味，加盐时需适量，可用糖中和辣味。  \n\n---\n\n### **升级小贴士**\n- **增香**：出锅前淋少许**香油**或**花椒油**。  \n- **辣度调整**：喜欢更辣可加辣椒粉或小米椒碎。  \n- **素食版**：用腐竹或蘑菇代替肉末，同样美味。  \n\n按照这个方法，麻婆豆腐的麻辣鲜香和豆腐的嫩滑口感会完美结合！🔥",
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+    {
+        "input": "量子计算的原理是什么？它有哪些潜在应用？",
+        "output": "\n\n量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算范式，其核心在于利用量子比特（qubit）的特殊性质来执行计算任务。以下是其原理和潜在应用的详细解析：\n\n---\n\n### **一、量子计算的原理**\n1. **量子比特（Qubit）**  \n   - 经典计算机使用比特（0或1）作为信息单位，而量子计算机使用**量子比特**。  \n   - 量子比特可以处于**叠加态**（同时为0和1），例如：  \n     $$\n     |\\psi\\rangle = \\alpha|0\\rangle + \\beta|1\\rangle\n     $$  \n     其中 $\\alpha$ 和 $\\beta$ 是复数，满足 $|\\alpha|^2 + |\\beta|^2 = 1$。  \n   - 这种叠加性使量子计算机能同时处理大量可能性。\n\n2. **量子纠缠（Entanglement）**  \n   - 多个量子比特可以形成**纠缠态**，即使相隔遥远，测量其中一个会瞬间影响另一个。  \n   - 这种特性为量子并行性和量子通信提供了基础。\n\n3. **量子并行性（Quantum Parallelism）**  \n   - 通过叠加态，量子计算机可以**同时执行多个计算路径**。例如，一个包含 $n$ 个量子比特的系统可同时表示 $2^n$ 种状态。  \n   - 结合**量子干涉**（通过调整相位增强正确解的概率），量子算法能高效解决特定问题。\n\n4. **量子门与量子电路**  \n   - 量子计算通过**量子门**（如Hadamard门、CNOT门）操作量子比特，构建量子电路。  \n   - 与经典逻辑门不同，量子门是**可逆的**，且能处理叠加和纠缠态。\n\n---\n\n### **二、量子计算的潜在应用**\n1. **密码学与安全通信**  \n   - **破解传统加密**：Shor算法可高效分解大整数，威胁RSA等公钥加密体系。  \n   - **量子密钥分发（QKD）**：利用量子纠缠和测量不可克隆性，实现理论上无条件安全的通信（如BB84协议）。\n\n2. **量子模拟（Quantum Simulation）**  \n   - **化学与材料科学**：模拟分子和材料的量子行为（如蛋白质折叠、超导材料），加速新药研发和材料设计。  \n   - **物理研究**：研究复杂量子系统（如高温超导、量子场论）。\n\n3. **优化问题**  \n   - **组合优化**：解决旅行商问题、物流调度、金融投资组合优化等，量子退火算法（如D-Wave系统）可能提供加速。  \n   - **机器学习**：量子支持向量机、量子神经网络等可能提升数据处理效率。\n\n4. **量子搜索与数据库查询**  \n   - **Grover算法**：在无序数据库中实现平方级加速，适用于搜索和模式识别。\n\n5. **金融建模**  \n   - 量子蒙特卡洛方法可更高效地模拟市场风险、期权定价等复杂金融问题。\n\n6. **人工智能**  \n   - 量子计算可能加速训练深度学习模型，或开发新型量子机器学习算法。\n\n---\n\n### **三、当前挑战与未来展望**\n- **技术瓶颈**：量子比特易受环境干扰（退相干），需要极低温和高精度控制。  \n- **纠错与规模**：当前量子计算机的量子比特数量和纠错能力有限，大规模实用化仍需突破。  \n- **算法开发**：目前仅有少数问题（如因子分解、搜索）被证明具有量子优势，需更多算法创新。\n\n---\n\n### **四、实际案例**\n- **IBM Quantum** 和 **Google Quantum AI** 已开发出数百量子比特的原型机，用于研究和实验。  \n- **D-Wave** 的量子退火设备已应用于优化问题（如交通调度）。  \n- **量子化学模拟**：IBM和学术界已成功模拟氢分子（H₂）等简单分子的量子态。\n\n---\n\n量子计算尚未完全取代经典计算，但其在特定领域的潜力已引发广泛关注。未来随着技术进步，它可能在科学、工程和商业中带来革命性变革。",
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+    {
+        "input": "请用英语介绍一下中国长城.",
+        "output": "\n\nThe Great Wall of China is one of the most iconic and enduring symbols of Chinese civilization. Stretching over 21,000 kilometers (about 13,000 miles) across northern China, it was originally built as a series of fortifications to protect Chinese states and empires from invasions and raids by nomadic groups. Construction began as early as the 7th century BCE, with significant expansions during the Ming Dynasty (1368–1644), when the wall was reinforced with bricks and stone to form the structure most commonly recognized today.\n\nThe wall traverses diverse terrains, including mountains, deserts, and plains, showcasing remarkable engineering feats. It features watchtowers, beacon towers, and fortified gates, serving both military and communication purposes. Beyond its defensive role, the Great Wall has become a powerful cultural emblem, representing resilience, unity, and the ingenuity of ancient Chinese society.\n\nRecognized as a UNESCO World Heritage Site since 1987, the Great Wall attracts millions of visitors annually. While much of it has deteriorated over time, key sections like Badaling and Mutianyu remain well-preserved, offering insights into its historical significance. Today, it stands not only as a testament to China's rich history but also as a global symbol of human perseverance and architectural achievement.",
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+]
\ No newline at end of file

infer/online/Qwen3-30B-A3B_logprobs_K100AI_fp16.json

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+    {
+        "input": "介绍一下北京.",
+        "output": "\n\n北京是中国的首都，也是世界著名古都和国际化大都市，拥有深厚的历史文化底蕴与现代化的城市风貌。以下是对北京的简要介绍：\n\n---\n\n### **1. 历史与文化**\n- **古都底蕴**：北京已有3000多年建城史，曾是元、明、清等朝代的都城，是中华文明的重要发源地之一。故宫、天坛、颐和园、长城等世界文化遗产，见证了其作为“帝王之都”的辉煌。\n- **文化中心**：北京是全国文化、教育、科技中心，拥有众多高校（如清华大学、北京大学）、博物馆（如国家博物馆、首都博物馆）和艺术机构，也是京剧、相声等传统文化的发源地。\n\n---\n\n### **2. 地理与气候**\n- **地理位置**：位于中国华北平原北端，背靠燕山，毗邻河北、天津，是连接华北与东北、西北的重要枢纽。\n- **气候特点**：属温带季风气候，四季分明，夏季炎热多雨，冬季寒冷干燥，春秋季短暂且多风沙。\n\n---\n\n### **3. 现代都市风貌**\n- **政治与经济**：作为中国的政治中心，中南海、人民大会堂等标志性建筑坐落于此；同时是经济、金融、科技高地，中关村聚集了众多科技企业，是“中国硅谷”。\n- **交通网络**：拥有发达的地铁系统（中国最密集的轨道交通之一）和首都国际机场，是全国铁路、航空枢纽。\n\n---\n\n### **4. 旅游景点**\n- **世界遗产**：长城（八达岭、慕田峪段）、故宫、颐和园、天坛、周口店北京人遗址等。\n- **现代地标**：国家体育场（鸟巢）、国家大剧院、央视大楼、三里屯、798艺术区等。\n- **自然风光**：香山红叶、十三陵水库、密云水库等。\n\n---\n\n### **5. 美食与生活**\n- **特色美食**：北京烤鸭（全聚德）、炸酱面、豆汁儿、卤煮、驴打滚等，小吃街如南锣鼓巷、簋街充满烟火气。\n- **生活节奏**：既有老北京的胡同文化（如南锣鼓巷、烟袋斜街），也有现代化的商圈（如国贸、金融街）。\n\n---\n\n### **6. 国际化与多元**\n- **国际交流**：北京是众多国际组织和外国使馆的所在地，也是2008年夏季奥运会和2022年冬季奥运会的举办城市。\n- **多元文化**：汇聚了来自世界各地的移民和留学生，形成了开放包容的城市氛围。\n\n---\n\n### **7. 挑战与机遇**\n- **环境问题**：曾面临雾霾等挑战，近年来通过治理空气质量、推广绿色能源等措施逐步改善。\n- **城市发展**：正通过“京津冀协同发展”战略，推动区域一体化，提升国际影响力。\n\n---\n\n北京是一座将历史与现代、传统与创新完美融合的城市，无论是探索古迹、感受文化，还是体验都市活力，都能找到独特的魅力。如果你有机会到访，不妨从故宫、长城开始，再深入胡同巷陌，感受这座城市的温度与故事。",
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+    {
+        "input": "写一首关于春天的五言绝句.",
+        "output": "\n\n《春行》\n风暖柳丝长，莺啼绿映塘。\n闲步寻芳去，烟波入画乡。\n\n注：本诗以“风暖柳丝”、“莺啼绿塘”勾勒春日生机，第三句“闲步寻芳”展现踏青雅趣，末句“烟波入画”将春色与水墨意境交融，通过典型春日意象的组合，营造出清新婉约的春游图景。",
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+    {
+        "input": "请解释一下黑洞的形成原理.",
+        "output": "\n\n黑洞的形成是宇宙中极端引力作用下的结果，主要与大质量恒星的演化过程有关。以下是其形成原理的简要解释：\n\n---\n\n### **1. 恒星的生命周期与核聚变**\n- **恒星的“燃料”**：恒星通过核心的**核聚变反应**（将氢聚变成氦）产生能量，这种能量以光和热的形式向外辐射，与恒星自身的引力相平衡，维持其稳定。\n- **大质量恒星的演化**：当大质量恒星（通常质量超过太阳的20倍）耗尽核心的核燃料时，核聚变停止，无法再抵抗自身的引力。\n\n---\n\n### **2. 引力坍缩**\n- **核心坍缩**：当核聚变停止后，恒星核心的外层物质会向内坍缩。如果核心质量足够大（超过**钱德拉塞卡极限**，约1.4倍太阳质量），引力会压倒其他力（如电子简并压力），导致核心剧烈收缩。\n- **超新星爆发**：外层物质在坍缩过程中被抛射，形成**超新星爆发**，而核心则继续坍缩。\n\n---\n\n### **3. 黑洞的形成**\n- **密度无限大**：如果坍缩后的核心质量超过**奥本海默-沃尔科夫极限**（约3倍太阳质量），引力将压倒所有已知的力（如中子简并压力），核心被压缩到一个极小的空间，形成**奇点**（密度无限大、时空曲率无限大的点）。\n- **事件视界**：在奇点周围，存在一个称为**事件视界**的边界。任何物质或辐射（包括光）一旦进入这个边界，都无法逃脱黑洞的引力。\n\n---\n\n### **4. 黑洞的特性**\n- **逃逸速度**：黑洞的逃逸速度超过光速，因此连光也无法逃逸，导致其“不可见”。\n- **引力影响**：黑洞的引力会扭曲周围的时空，导致时间变慢、光线弯曲等现象。\n\n---\n\n### **其他形成方式**\n除了大质量恒星坍缩，黑洞还可能通过以下方式形成：\n- **中子星碰撞**：两颗中子星碰撞可能合并形成黑洞。\n- **原始黑洞**：宇宙早期的高密度区域可能直接坍缩形成黑洞（理论推测）。\n\n---\n\n### **总结**\n黑洞的形成是大质量恒星在生命末期因引力坍缩，最终将物质压缩到极致，形成一个具有极强引力的天体。其核心的奇点和事件视界是广义相对论预言的极端天体结构。",
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+    {
+        "input": "推荐三部值得一看的科幻电影，并简述理由.",
+        "output": "\n\n以下是三部值得一看的科幻电影推荐，涵盖不同风格与主题，兼具思想深度与艺术价值：\n\n---\n\n### 1. **《银翼杀手》（Blade Runner, 1982）**  \n**理由**：  \n这部由雷德利·斯科特执导的赛博朋克经典，以未来洛杉矶为背景，探讨了“何为人性”的哲学命题。影片通过复制人与人类的冲突，质疑身份、记忆与情感的真实性。其阴郁的视觉风格（如雨夜霓虹、全息广告）和深邃的叙事至今影响着科幻美学。丹尼尔·戴-刘易斯的表演与汉斯·季默的配乐更赋予影片独特的沉浸感。\n\n---\n\n### 2. **《星际穿越》（Interstellar, 2014）**  \n**理由**：  \n克里斯托弗·诺兰执导的硬科幻巨作，将科学理论（如相对论、黑洞物理）与情感叙事完美结合。影片以人类逃离地球的危机为背景，通过虫洞、五维空间等设定展开对时间、爱与牺牲的思考。马修·麦康纳与安妮·海瑟薇的表演赋予故事情感张力，而“爱是唯一能穿越维度的维度”这一主题令人深思。\n\n---\n\n### 3. **《2001太空漫游》（2001: A Space Odyssey, 1968）**  \n**理由**：  \n斯坦利·库布里克的这部里程碑式作品，以宏大的宇宙视角和抽象叙事颠覆了传统科幻电影。影片通过“黑石碑”“星门”等意象，探讨人类进化、人工智能（HAL 9000）与宇宙意识的关系。其突破性的特效（如太空船旋转、月球表面探索）至今仍被视为科幻视觉的标杆，而开放式结局更激发观众对生命本质的无限遐想。\n\n---\n\n**总结**：  \n这三部电影分别从哲学思辨、科学想象与艺术表达的角度，展现了科幻电影的多元魅力。无论你是追求思想深度，还是沉浸于视觉奇观，它们都能带来震撼的观影体验。",
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+    {
+        "input": "如何有效提高编程能力？",
+        "output": "\n\n提高编程能力是一个需要持续学习、实践和反思的过程。以下是一些系统且高效的方法，帮助你逐步提升编程水平：\n\n---\n\n### **1. 基础扎实：理解核心概念**\n- **掌握语法与原理**：深入理解编程语言的核心语法、数据结构（如数组、链表、树、图）、算法（如排序、搜索、动态规划）以及设计模式。\n- **学习计算机基础**：包括操作系统、网络、数据库、编译原理等，这些知识能帮助你更深入地理解代码背后的逻辑。\n- **阅读经典书籍**：如《代码大全》《算法导论》《设计模式：可复用面向对象软件的基础》等。\n\n---\n\n### **2. 多写代码：实践是关键**\n- **每日练习**：通过LeetCode、HackerRank、Codewars等平台刷题，专注于解决实际问题，而非单纯追求题量。\n- **小项目驱动学习**：从简单项目开始（如计算器、待办事项列表），逐步挑战复杂项目（如博客系统、电商网站）。\n- **重构代码**：定期回顾自己的代码，尝试用更高效、更优雅的方式重写，学习最佳实践。\n\n---\n\n### **3. 阅读他人代码：学习优秀实践**\n- **开源项目**：在GitHub等平台阅读高质量开源项目的源码（如React、TensorFlow），分析其架构设计和代码风格。\n- **代码审查**：参与团队代码审查（Code Review），学习他人如何解决问题、优化性能。\n- **模仿与改进**：模仿优秀代码的结构和逻辑，再结合自己的理解进行改进。\n\n---\n\n### **4. 深入理解工具与生态**\n- **掌握开发工具**：熟练使用IDE（如VS Code、IntelliJ）、调试工具、版本控制（Git）等。\n- **学习框架与库**：根据目标领域（如Web开发、数据科学）深入学习主流框架（如React、Django、Pandas）。\n- **了解生态系统**：熟悉包管理器（如npm、pip）、CI/CD工具（如GitHub Actions）、云服务（如AWS、Azure）等。\n\n---\n\n### **5. 培养问题解决能力**\n- **分解问题**：将复杂问题拆解为小模块，逐个击破。\n- **调试技巧**：学会使用调试器、日志分析、单元测试等工具定位问题。\n- **查阅文档与社区**：遇到问题时优先查阅官方文档，或在Stack Overflow、Reddit等社区提问。\n\n---\n\n### **6. 持续学习与反馈**\n- **关注技术趋势**：通过博客（如Medium、掘金）、播客、技术会议（如Google I/O）了解行业动态。\n- **复盘与总结**：定期回顾学习成果，记录遇到的难点和解决方案，形成知识体系。\n- **寻求反馈**：将代码提交给他人评审，或参与开源项目的贡献，获取建设性意见。\n\n---\n\n### **7. 实战与协作**\n- **参与开源项目**：通过贡献代码、修复Bug或文档，积累实际开发经验。\n- **团队协作**：学习使用Git进行版本控制，参与敏捷开发流程（如Scrum），提升协作能力。\n- **构建作品集**：将个人项目整理成GitHub仓库或博客，展示技术能力。\n\n---\n\n### **8. 思维训练：提升抽象与设计能力**\n- **算法思维**：通过算法题训练逻辑思维和数学建模能力。\n- **系统设计**：学习如何设计高可用、可扩展的系统（如微服务、分布式架构）。\n- **抽象与模块化**：培养将复杂问题抽象为模块的能力，提升代码的可维护性。\n\n---\n\n### **9. 保持耐心与动力**\n- **设定目标**：明确短期（如掌握Python基础）和长期目标（如成为全栈工程师）。\n- **接受失败**：编程中遇到错误是常态，通过调试和学习逐步解决。\n- **保持好奇心**：对新技术保持探索欲，尝试用不同语言或框架解决同一问题。\n\n---\n\n### **示例学习路径**\n1. **入门阶段**：学习语法 → 完成小项目（如计算器） → 刷基础算法题。\n2. **进阶阶段**：深入数据结构 → 开发完整项目（如博客系统） → 学习框架（如Django）。\n3. **高级阶段**：研究系统设计 → 参与开源项目 → 优化性能与安全性。\n\n---\n\n编程能力的提升没有捷径，但通过**刻意练习**、**持续反馈**和**主动学习**，你可以逐步突破瓶颈，成为更高效的开发者。关键在于坚持和不断迭代！ 🚀",
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+    {
+        "input": "给我讲一个关于人工智能的笑话.",
+        "output": "\n\n当然可以！这里有一个关于人工智能的笑话：\n\n**“为什么AI永远不会成为好的喜剧演员？**  \n因为它总是把‘笑点’当作‘数据点’来处理，结果观众只能看到它一脸严肃地分析‘这个段子的幽默密度是7.2/10’……”  \n\n（如果需要更冷的冷笑话，我还能继续输出！） 😄",
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+    {
+        "input": "你认为未来教育会发展成什么样？",
+        "output": "\n\n未来教育的发展将受到技术革新、社会需求变化和人类认知科学进步的多重影响，呈现出以下几个可能的趋势：\n\n---\n\n### **1. 技术驱动的个性化学习**\n- **AI与大数据**：人工智能将深度融入教育，通过分析学生的学习习惯、兴趣和能力，提供**定制化学习路径**。例如，自适应学习平台能实时调整内容难度，避免“一刀切”的教学模式。\n- **虚拟现实（VR）与增强现实（AR）**：沉浸式技术将打破物理课堂的限制，让学生“亲历”历史事件、探索人体结构或模拟科学实验，提升理解力和参与感。\n- **元宇宙与数字孪生**：未来可能通过虚拟空间构建“数字校园”，学生可跨地域协作，甚至与虚拟教师或AI导师互动。\n\n---\n\n### **2. 终身学习与技能导向**\n- **知识更新加速**：随着技术迭代（如AI、量子计算）的加快，教育将从“一次性学历教育”转向**终身学习体系**。人们需要不断更新技能以适应职业变化。\n- **微证书与技能认证**：传统学历可能被更灵活的“技能标签”或“微证书”取代，例如通过在线平台完成特定项目后获得行业认可的资质。\n- **跨学科与实践能力**：教育将更注重**解决实际问题的能力**，而非单纯的知识记忆。例如，STEAM（科学、技术、工程、艺术、数学）教育、项目制学习（PBL）将成为主流。\n\n---\n\n### **3. 教育公平与全球化**\n- **技术弥合差距**：在线教育和开放资源（如MOOCs）可能让更多偏远地区学生获得优质教育，但需解决数字鸿沟问题（如网络覆盖、设备成本）。\n- **全球协作学习**：学生可通过跨国项目与不同文化背景的同伴合作，培养全球视野和跨文化沟通能力。\n- **多元文化融合**：教育内容可能更强调包容性，尊重不同文化视角，避免单一价值观的灌输。\n\n---\n\n### **4. 教师角色的转型**\n- **从“知识传授者”到“学习引导者”**：教师将更多承担激发学生兴趣、培养批判性思维和情商的角色，而非单纯讲授知识。\n- **人机协作**：教师与AI工具协同工作，例如AI处理重复性任务（如作业批改），教师则专注于创造性教学和学生心理辅导。\n\n---\n\n### **5. 教育评价体系的革新**\n- **多元化评估**：成绩可能不再仅依赖考试，而是结合项目成果、协作能力、创新思维等综合指标。\n- **过程性评价**：通过数据分析追踪学生的学习过程，而非仅关注最终结果，帮助及时调整教学策略。\n\n---\n\n### **6. 伦理与人文关怀的回归**\n- **技术伦理教育**：随着AI和生物技术的发展，教育需加强伦理课程，培养学生对技术滥用的警惕性。\n- **情感与价值观培养**：在技术主导的环境中，教育可能更强调同理心、社会责任感和人文素养，避免“工具理性”对人性的侵蚀。\n\n---\n\n### **可能的挑战**\n- **技术依赖风险**：过度依赖AI可能导致学生自主思考能力下降，或加剧数字鸿沟。\n- **隐私与数据安全**：个性化学习需要大量数据，如何保护学生隐私成为关键问题。\n- **教育异化**：若技术仅被用于效率提升，可能忽视教育的本质——培养完整的人。\n\n---\n\n### **总结**\n未来教育可能更像“**学习生态系统**”，融合技术、人文、实践与全球资源，以“人”为中心，培养适应不确定未来的终身学习者。但这一过程需要教育者、技术开发者和政策制定者的共同努力，平衡创新与伦理，确保教育真正服务于人的全面发展。",
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+    },
+    {
+        "input": "如何制作一道美味的麻婆豆腐？",
+        "output": "\n\n制作一道美味的麻婆豆腐需要掌握关键的调味和火候，以下是详细步骤和技巧：\n\n---\n\n### **食材准备**（2-3人份）\n- **嫩豆腐** 1块（约400克）  \n- **牛肉末/猪肉末** 100克（传统用牛肉末）  \n- **郫县豆瓣酱** 1大勺  \n- **四川花椒** 1小把（或花椒粉）  \n- **干辣椒** 2-3个（可选，根据辣度调整）  \n- **姜蒜末** 各1小勺  \n- **生抽** 1大勺  \n- **老抽** 半大勺（上色）  \n- **白糖** 1小勺（提鲜）  \n- **水淀粉** 适量（勾芡）  \n- **葱花** 少许（装饰）  \n- **食用油** 适量  \n\n---\n\n### **步骤详解**\n\n#### **1. 处理豆腐**\n- **焯水去豆腥**：豆腐切1厘米厚的小块，放入加盐的沸水中煮1-2分钟（盐可让豆腐更紧实），捞出沥干备用。  \n- **煎豆腐（可选）**：热锅冷油，将豆腐煎至两面微黄（约2分钟），这样豆腐更入味且不易碎。\n\n#### **2. 炒制肉末**\n- 热锅凉油，放入肉末煸炒至变色，加入**姜蒜末**炒香。  \n- **加入郫县豆瓣酱**炒出红油，再放入**干辣椒**和**花椒**炒出香味（注意火候，避免糊锅）。\n\n#### **3. 调制酱汁**\n- 加入**生抽、老抽、白糖**翻炒均匀，倒入适量清水（约150ml），煮沸后放入豆腐。  \n- **小火煮5分钟**，让豆腐充分吸收汤汁。\n\n#### **4. 勾芡收汁**\n- 淋入**水淀粉**，轻轻翻动豆腐，使汤汁浓稠包裹住豆腐。  \n- **撒花椒粉**（或撒少量花椒粒）增香，最后撒葱花即可。\n\n---\n\n### **关键技巧**\n1. **豆腐选择**：用嫩豆腐（内酯豆腐或北豆腐）更易入味，但需轻柔操作避免碎掉。  \n2. **麻辣平衡**：花椒和辣椒的用量根据口味调整，可先少放，尝味后再补。  \n3. **酱汁浓稠度**：勾芡时水淀粉要少量多次加入，避免过稠。  \n4. **最后点睛**：出锅前撒花椒粉或淋少许香油，提升香气。\n\n---\n\n### **小贴士**\n- **素食版**：用腐竹或蘑菇代替肉末，同样美味。  \n- **快速版**：用现成的麻辣酱替代豆瓣酱，简化步骤。  \n- **保存方法**：剩余豆腐可冷藏保存1-2天，但建议尽快食用。\n\n---\n\n这道麻婆豆腐麻辣鲜香、豆腐嫩滑，搭配米饭堪称一绝！根据个人口味调整辣度和咸度，享受属于你的川味风味吧！🌶️🍲",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            -1.1920922133867862e-06,
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+            -0.3872838318347931,
+            -2.0265558760002023e-06,
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+            -0.0118391253054142,
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+            -5.960462772236497e-07
+        ]
+    },
+    {
+        "input": "量子计算的原理是什么？它有哪些潜在应用？",
+        "output": "\n\n量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算范式，其核心在于利用量子比特（qubit）的特殊性质来执行计算任务。以下是其原理和潜在应用的详细解析：\n\n---\n\n### **一、量子计算的原理**\n1. **量子比特（Qubit）**  \n   - 经典计算机使用比特（0或1）作为信息单位，而量子计算机使用量子比特。  \n   - 量子比特可以处于**叠加态**（superposition），即同时是0和1的组合。例如，一个量子比特可以表示为：  \n     $$\n     |\\psi\\rangle = \\alpha|0\\rangle + \\beta|1\\rangle\n     $$  \n     其中，$\\alpha$和$\\beta$是复数，满足$|\\alpha|^2 + |\\beta|^2 = 1$。这使得量子计算机能同时处理大量可能性。\n\n2. **量子纠缠（Entanglement）**  \n   - 多个量子比特可以形成纠缠态，即使它们相隔遥远，对其中一个的测量会瞬间影响另一个。  \n   - 这种特性允许量子计算机实现**量子并行性**，在某些问题上实现指数级的加速。\n\n3. **量子干涉（Interference）**  \n   - 通过量子态的叠加和干涉，量子算法可以增强正确答案的概率，同时抑制错误答案的概率。\n\n4. **量子门操作**  \n   - 量子计算通过量子门（如Hadamard门、CNOT门等）对量子比特进行操作，这些操作是可逆的，且能实现复杂的计算逻辑。\n\n---\n\n### **二、量子计算的潜在应用**\n1. **密码学与安全**  \n   - **破解传统加密**：Shor算法可以高效分解大整数，威胁RSA、ECC等公钥加密体系。  \n   - **量子安全通信**：量子密钥分发（QKD）利用量子特性实现理论上无条件安全的通信。\n\n2. **量子模拟**  \n   - **化学与材料科学**：模拟分子和材料的量子行为（如蛋白质折叠、超导材料设计），加速药物研发和新材料发现。  \n   - **物理研究**：研究复杂量子系统（如高温超导、量子场论）。\n\n3. **优化问题**  \n   - **组合优化**：解决旅行商问题、物流调度、金融投资组合优化等，量子退火算法（如D-Wave系统）已初步应用。  \n   - **机器学习**：量子支持向量机、量子神经网络等可能加速数据处理和模式识别。\n\n4. **搜索与数据库查询**  \n   - **Grover算法**：在未排序数据库中实现平方级加速搜索，适用于大规模数据检索。\n\n5. **金融建模**  \n   - 量子蒙特卡洛方法可更高效地模拟金融市场风险、期权定价等复杂问题。\n\n6. **人工智能**  \n   - 量子计算可能提升某些机器学习算法的效率，例如通过量子神经网络或量子主成分分析（QPCA）。\n\n7. **量子传感与计量**  \n   - 利用量子态的高灵敏度，实现超精密测量（如引力波探测、磁场测量）。\n\n---\n\n### **三、当前挑战与未来展望**\n- **技术瓶颈**：量子比特易受环境干扰（退相干），需要极低温或真空环境维持稳定性。  \n- **纠错与规模**：量子纠错码（如表面码）需要大量物理量子比特实现逻辑量子比特，目前仍处于早期阶段。  \n- **算法开发**：目前仅有少数问题（如因子分解、搜索）被证明具有量子优势，更多应用仍需探索。\n\n---\n\n### **总结**\n量子计算的核心在于利用量子叠加、纠缠和干涉等特性，突破经典计算的限制。尽管仍处于发展初期，其在密码学、模拟、优化等领域的潜力已引发广泛关注。未来随着硬件和算法的突破，量子计算可能彻底改变多个科学与技术领域。",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            -1.1920928955078125e-07,
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+        ]
+    },
+    {
+        "input": "请用英语介绍一下中国长城.",
+        "output": "\n\nThe Great Wall of China, one of the most iconic symbols of Chinese civilization, is a series of fortifications built across northern China to protect against invasions and raids by nomadic groups. Stretching over 21,000 kilometers (about 13,000 miles), it was constructed, maintained, and expanded over centuries, primarily during the Ming Dynasty (1368–1644), though its origins date back to the 7th century BCE. \n\nThe wall is not a single continuous structure but a network of walls, trenches, and natural barriers, made from materials like stone, brick, tamped earth, and wood. It features watchtowers, beacon towers, and garrisons, serving both military and communication purposes. Beyond its defensive role, the Great Wall has become a powerful cultural symbol, representing resilience, unity, and the ingenuity of ancient Chinese engineering. \n\nRecognized as a UNESCO World Heritage Site since 1987, it attracts millions of visitors annually. Despite centuries of wear and erosion, parts of the wall remain well-preserved, particularly the sections near Beijing, such as Badaling and Mutianyu. Today, it stands as a testament to China's rich history and a global landmark of human achievement.",
+        "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": [
+            0.0,
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+            -0.31403759121894836,
+            -1.1920922133867862e-06,
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+            -0.003372935112565756,
+            -7.724463648628443e-05,
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+            -0.011766672134399414
+        ]
+    }
+]
\ No newline at end of file

infer/online/acc.py

+import json
+import numpy as np
+import argparse
+
+def load_json_file(file_path):
+    """读取 JSON 文件并返回内容"""
+    try:
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
+            return json.load(f)
+    except FileNotFoundError:
+        print(f"错误：文件 {file_path} 不存在")
+        exit(1)
+    except json.JSONDecodeError:
+        print(f"错误：文件 {file_path} 不是有效的 JSON 格式")
+        exit(1)
+
+def calculate_mae(file1_path, file2_path):
+    """计算两个 JSON 文件中 logprobs 的平均绝对误差"""
+
+    data1 = load_json_file(file1_path)
+    data2 = load_json_file(file2_path)
+
+    if len(data1) != len(data2):
+        print("错误：两个 JSON 文件的字典数量不同")
+        exit(1)
+
+    mae_per_token = np.zeros(10)  
+    num_entries = len(data1)
+    overall_error = 0
+
+    for i in range(num_entries):
+        prompt = data1[i]["input"]
+        logprobs1 = data1[i]["logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens"]
+        logprobs2 = data2[i]["logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens"]
+
+        if len(logprobs1) != 10 or len(logprobs2) != 10:
+            print(f"错误：第 {i+1} 个字典的 logprobs 数组长度不为 10")
+            exit(1)
+
+        current_mae = np.mean(np.abs(np.array(logprobs1) - np.array(logprobs2)))
+        
+        print(f"提示词:{prompt},平均绝对误差:{current_mae}")
+        overall_error +=current_mae
+
+    overall_mae = overall_error/num_entries
+    print(f"\n总体平均绝对误差：{overall_mae:.6e}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="计算两个 JSON 文件中 logprobs 的平均绝对误差")
+    parser.add_argument("--file1", help="第一个 JSON 文件的路径")
+    parser.add_argument("--file2", help="第二个 JSON 文件的路径")
+    args = parser.parse_args()
+
+    # 调用计算函数
+    calculate_mae(args.file1, args.file2)
\ No newline at end of file

infer/online/client.py

+import requests
+import json
+import re
+
+API_BASE_URL = "http://localhost:8000/v1"
+# MODEL_NAME = "/home/zwq/model/Qwen3-30B-A3B" 
+MODEL_NAME = "/home/zwq/model/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507"
+
+
+class Qwen3ChatClient:
+    def __init__(self, api_base_url=API_BASE_URL, model_name=MODEL_NAME):
+        self.api_base_url = api_base_url
+        self.model_name = model_name
+        self.history = [] 
+
+    def _parse_response(self, text):
+        """
+        解析模型响应，分离思考内容和最终内容。
+        """
+        thinking_content = ""
+        main_content = text
+
+        # re.DOTALL 确保 '.' 匹配包括换行符在内的所有字符
+        # 这个正则表达式尝试捕获 <think> 和 </think> 之间的内容，以及其后的所有内容
+        match = re.search(r'<think>(.*?)</think>(.*)', text, re.DOTALL)
+        if match:
+            thinking_content = match.group(1).strip()
+            main_content = match.group(2).strip()
+        # 如果没有 <think> 标签，则 thinking_content 保持为空，main_content 为原始文本
+        return thinking_content, main_content
+
+    def generate_response(self, user_input, enable_thinking=True, conversation_history=None):
+        """
+        向Qwen3模型发送请求并获取响应。
+        :param user_input: 用户输入的消息。
+        :param enable_thinking: 是否启用思考模式。True为思考模式（默认），False为非思考模式。
+        :param conversation_history: 可选的对话历史列表，格式为 [{"role": "...", "content": "..."}]
+        :return: (full_assistant_content, list_of_rank1_logprobs)
+                 full_assistant_content 是模型的完整原始回答，包含思考内容
+        """
+        if conversation_history is None:
+            conversation_history = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}]
+        
+        # 将用户输入添加到当前会话历史
+        current_messages = conversation_history + [{"role": "user", "content": user_input}]
+
+        headers = {
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+
+        # 采样参数，固定用于确定性或近似确定性测试
+        temperature, top_p, top_k = 0.0, 1.0, 1
+        
+        payload = {
+            "model": self.model_name,
+            "messages": current_messages,
+            "temperature": temperature,
+            "top_p": top_p,
+            "top_k": top_k,
+            "max_tokens": 8192,
+            "stream": False,
+            "logprobs": True,  
+            "extra_body": { 
+                "enable_reasoning": enable_thinking 
+            }
+        }
+        
+        try:
+            response = requests.post(f"{self.api_base_url}/chat/completions", headers=headers, json=payload)
+            response.raise_for_status() # 检查HTTP错误
+
+            response_data = response.json()
+            
+            if not response_data.get("choices"):
+                print("错误: 响应中未找到 choices。")
+                return "", []
+
+            full_assistant_content = response_data["choices"][0]["message"]["content"]
+            
+            # --- 提取 Logprobs ---
+            list_of_rank1_logprobs = []
+            logprobs_data = response_data["choices"][0].get("logprobs", {}).get("content", [])
+            for token_logprob_info in logprobs_data:
+                # 在vLLM的OpenAI API兼容响应中，顶层"logprob"字段就是Rank 1的Logprob
+                list_of_rank1_logprobs.append(token_logprob_info.get("logprob"))
+
+            return full_assistant_content, list_of_rank1_logprobs
+
+        except requests.exceptions.HTTPError as e:
+            print(f"HTTP请求失败: {e}")
+            print(f"响应内容: {e.response.text}")
+            return "", []
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            print(f"请求失败: {e}")
+            return "", []
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"JSON解析失败: {e} - 响应文本: {response.text[:200]}...")
+            return "", []
+        except Exception as e:
+            print(f"发生未知错误: {e}")
+            return "", []
+
+# --- 示例用法 (已修改) ---
+if __name__ == "__main__":
+    chatbot = Qwen3ChatClient()
+    print("欢迎使用 Qwen3-30B-A3B 聊天客户端！")
+    print(f"已连接到 vLLM 服务，使用模型: {MODEL_NAME}")
+    print("--------------------------------------------------")
+    
+    # 硬编码的 10 个随机问题
+    test_questions = [
+        "介绍一下北京.",
+        "写一首关于春天的五言绝句.",
+        "请解释一下黑洞的形成原理.",
+        "推荐三部值得一看的科幻电影，并简述理由.",
+        "如何有效提高编程能力？",
+        "给我讲一个关于人工智能的笑话.",
+        "你认为未来教育会发展成什么样？",
+        "如何制作一道美味的麻婆豆腐？",
+        "量子计算的原理是什么？它有哪些潜在应用？",
+        "请用英语介绍一下中国长城.",
+    ]
+
+    results_to_save = [] 
+
+    for i, question in enumerate(test_questions):
+        print(f"\n--- 问题 {i+1}: {question!r} ---")
+        
+        full_content, rank1_logprobs = chatbot.generate_response(question, enable_thinking=True)
+
+        thinking_part, main_answer = chatbot._parse_response(full_content)
+
+        print(f"完整回答 (包含思考): {full_content!r}")
+        if thinking_part:
+            print(f"【思考过程】: {thinking_part!r}")
+        print(f"【主要回答】: {main_answer!r}")
+        
+        thinking_end_tag = '</think>'
+        logprobs_after_thinking = []
+
+        if thinking_end_tag in full_content and rank1_logprobs:
+            
+            end_char_idx = full_content.find(thinking_end_tag) + len(thinking_end_tag)
+            current_decoded_length = 0
+            for j, logprob_val in enumerate(rank1_logprobs):
+
+                raw_logprobs_data = response_data["choices"][0].get("logprobs", {}).get("content", [])
+                if j < len(raw_logprobs_data):
+                    token_text_from_api = raw_logprobs_data[j].get("token", "")
+                    current_decoded_length += len(token_text_from_api)
+                    
+                    if current_decoded_length > end_char_idx:
+
+                        logprobs_after_thinking = rank1_logprobs[j:]
+                        break
+            
+            if not logprobs_after_thinking and thinking_end_tag in full_content:
+                print("Warning: Could not accurately find logprobs after </think> tag. Using all logprobs.")
+                logprobs_after_thinking = rank1_logprobs
+            elif not thinking_end_tag in full_content:
+                logprobs_after_thinking = rank1_logprobs 
+        else:
+            logprobs_after_thinking = rank1_logprobs 
+
+
+        print("\n答案部分前10个Token的Rank 1 Logprobs:")
+        for k, logprob_val in enumerate(logprobs_after_thinking[:10]):
+            print(f"  Step {k}: {logprob_val:.4f}")
+
+       
+        results_to_save.append({
+            "input": question,
+            "output": main_answer, 
+            "logprobs_of_rank1_for_the_first_10_tokens": logprobs_after_thinking[:10]
+        })
+        print("--------------------------------------------------")
+
+
+    output_filename_client_all_results = './Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507_logprobs_K100AI_fp16.json'
+    with open(output_filename_client_all_results, 'w', encoding='utf-8') as f: 
+        json.dump(results_to_save, f, indent=4, ensure_ascii=False) 
+
+    print(f"\n所有测试结果已保存到文件: {output_filename_client_all_results}")
\ No newline at end of file