相比 3.5 Flash，输出 token 量减少了 17%（按 Artificial Analysis 的统计），DeepSWE 基准上甚至砍掉了 65% 的冗余输出。
encoder.encode(text_list, normalize_embeddings=True) def evaluate_retrieval_score(self, user_query: str, corpus_chunks: list) -> list: """ 评估用户提问与语料切片之间的余弦相似度打分 """ # 1.
大模型根据你的主 Query，推导出你的 不同意图、不同维度、以及隐含的背景问题，大概覆盖以下维度： 意图重构：判断你是购买决策、了解概念、还是找替代方案，拆成更精确的子查询。
根据测算，以2026年一季度末财务数据为基准，交易完成后公司资产总额将突破6000亿元，跻身行业前十。
""" ...@edge_condition def my_condition(state): """该函数会被自动注册为边条件。