首先，下载一个腾讯ima的软件。腾讯ima是一款由腾讯开发的AI智能工作台，旨在提升用户在学习和办公场景中的效率。该产品于2024年11月15日正式上线，基于腾讯混元大模型技术，集成了搜索、阅读、写作和知识管理等核心功能。

点击左侧的知识库，然后点击右侧的上传按钮，上传股票公告、研报等相关文件

上传后，会对文件进行解析，解析速度很快

解析完成后，就可以用Deepseek向个人知识库提问了

举个例子：

Spirent Communications的毛利率水平长期稳定维持在多少？为什么能够获得这个毛利率水平？

Deepseek首先根据问题，查找到了相关的38个知识库中的文档，然后进行深度思考：

最后给出回答：

根据文档内容，Spirent Communications的毛利率水平长期稳定在**71%至73%**之间。这一信息在多个年份的财务沟通记录中被明确提及（例如2012年、2017年相关分析师电话会议文档）。

能够维持该毛利率水平的原因如下：

产品组合优化：

公司通过调整高附加值产品（如测试验证解决方案、网络安全工具及与5G相关的服务产品）在收入中的比重，平衡了成本与定价策略。例如，在高波动性的细分市场中，高利润率产品的占比提升支持了整体毛利率的稳定。

技术壁垒与定价能力：

Spirent专注于通信测试与保障技术领域的研发（如5G、网络安全），其技术领先性赋予其较强的议价能力，避免陷入低价竞争，从而维持较高毛利率。

成本控制：

文档中多次提及公司通过优化运营（如销售费用管理、供应链效率提升）降低成本，抵消了部分市场波动对利润的冲击。此外，部分非核心业务的剥离（如2012年出售Systems部门）也聚焦于高毛利核心业务。

若需更具体的年份数据或机制细节，可进一步提供时间范围或限定分析方向。

问题：

Spirent Communications的护城河在哪里？是如何形成的？

Spirent Communications的护城河主要体现在以下方面，其形成基于文档中明确提及的核心优势与长期战略：

1. 客户支持与专业服务的差异化
   形成方式：通过持续投入客户支持与专业服务，建立了市场领先声誉（《PR-23-2-06_Preliminary-Results-2005.pdf》）。例如，公司为全球客户提供实验室和实时网络的端到端测试工具，缩短客户新产品上市时间，巩固客户依赖。

2. 技术领先与强研发投入
   形成方式：长期将收入的20%投入研发（2020年达1.031亿美元），专注于5G、高速以太网、云安全等前沿领域（《Spirent-Communications-plc-Annual-Report-2020.pdf》），并推出测试即服务（Test-as-a-Service）等创新模式，帮助客户无需前期投资即可快速迭代技术（如5G核心功能测试提速3倍）。

3. 全球覆盖与客户网络
   形成方式：在亚洲、欧洲和北美建立密集的销售与服务网络，服务全球1,400多家客户（《Annual_Report_2011_Interactive.pdf》），贴近客户需求使其在行业波动时仍能保持业务韧性（《Half-Year-2011-Webcast-Transcript.pdf》）。

4. 产品组合的广度与深度
   形成方式：在实验室测试、实时网络运营保障及网络安全领域拥有行业最强的产品组合（《Spirent_2016_Full_Year_Results_Presentation_Final.pdf》），覆盖从设备开发到网络部署的全生命周期，例如支持无线/有线融合测试解决方案（《PR_04_08_2022_Half_Year_Results_2022.pdf》）。

5. 战略性市场定位

形成方式：作为移动通信和数字化转型的关键使能者（《PR_04_08_2022_Half_Year_Results_2022.pdf》），聚焦高增长领域如5G、自动驾驶、物联网，并与国际标准组织（如MEF）合作制定行业认证（如全球首个SD-WAN认证），强化行业话语权。

结论

Spirent的护城河源于其技术创新能力、全球化服务网络、紧密的客户关系及战略性市场布局，这些优势通过持续的研发投入、垂直行业深耕和运营模式创新得以强化。文档未提及成本优势或专利壁垒，因此未纳入分析。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】