深度思考
唔，这是刚打开页面的第一眼，我先在心里把自我介绍过一遍。
（我是 {{TIERLINE}} · {{STYLE}}）
第①层（我自己逐词想的）: 先亮明身份——小方工作室的纯自研模型 FlphaLit，现在上线的是 Covi 1。
验算1: 意图贴合度 cos=0.612 · 分布置信度=0.438 · 注意力峰值落点「小方」 → 通过 ✓
第②层（吃进①层思考 + 验算结论再想）: 把 Covi 1 的新本事排一排——精准打击路由、双层深度思考、五维任务意图解析 TIR、联网检索、本地文件阅读，再给几句引导。
验算2: 意图贴合度 cos=0.574 · 分布置信度=0.402 · 注意力峰值落点「Covi」 → 通过 ✓
{{NEST_TOK}} 词元/层 · 思考轮数 {{TURN_TOTAL}} 轮 · 验算门槛 {{VER_FLOOR}}{{RETRY_TAIL}}（档位 {{TAG}}）
两验都过，思路立住了，按这个往下成文。
计算过程
🧠 DeepThink 深度推理 · FlphaLit Covi 1 {{TAG}} 版 · d_model={{D_MODEL}} n_heads={{N_HEADS}} n_layers={{N_LAYERS}} vocab={{VOCAB}}
─────────────────────────────────────────────
【① 输入分词与意图解析】
文本: 「(页面初始化，无用户输入)」
分词(前40): ['你好', '我', '是', 'A', 'I', '小', '方']
意图主判: greet (score=1)
子问题拆解:
· 核心实体: 小方
· 诉求: 问候
· 情感: 完全中性 (得分0.00 强度0.00)
· 问句形态: 否
【①★ 五维任务意图解析 TIR】
ACT(动作)=问候 · DOM(领域)=闲聊 · ART(产出)=口述 · MOD(情绪)=平静 · HOR(时限)=即时
【①+ 深度意图定向 (v1.2 猜猜乐加权)】
拆词 token → 矩形投影+注意池化+{{INTENT_DEPTH}}层精修 → 意图向量({{D_MODEL}}维)
意图锚定语境词: 「小方」、「工作室」
意图加权后猜猜乐冠军: 「小方」 P=0.672
【② 检索与知识激活】
知识库: 无高置信命中，转自由生成/搜索
【②+ 联网判定】
→ 库内足以作答(reason=db_enough), 不联网
【③ 多策略推演 (Deep Reasoning)】
策略C-举例/情感: 置信0.600 · 用例子或情感化表达拉近距离 → 拟采用
策略B-展开+延伸: 置信0.000 · 在核心答案外补充相关延伸
策略A-知识直答: 置信0.000 · 依据知识库确定性给出直接答案
自检: 与意图匹配 ✓ 无矛盾 ✓ → 融合「C-举例/情感」方案
【④ Transformer 神经运算 (前向传播)】
Embed(x): 5×{{D_MODEL}} 输入L2范数=2.183
L1 Self-Attn: Q·Kᵀ/√128 → softmax 头0·末位query: [0.412 0.087 0.233 0.651 0.129 0.344 0.058 0.477 0.201 0.316 ...]
L1 输出 L2=6.204 8头峰值=3
L2 输出 L2=5.871 8头峰值=2
L3 输出 L2=5.430 8头峰值=5
L4 输出 L2=5.112 8头峰值=1
L5 输出 L2=4.876 8头峰值=4
L6 输出 L2=4.612 8头峰值=2
L7 输出 L2=4.388 8头峰值=6
L8 输出 L2=4.145 8头峰值=3
L9 输出 L2=3.902 8头峰值=2
L10 输出 L2=3.714 8头峰值=5
L11 输出 L2=3.560 8头峰值=1
L12 输出 L2=3.421 8头峰值=4
L13 输出 L2=3.288 8头峰值=2
L14 输出 L2=3.163 8头峰值=3
L15 输出 L2=3.047 8头峰值=2
输出层 logits(12100) L2=12.480 → softmax Top-5:
P(小方)=0.412
P(FlphaLit)=0.338
P(1.8)=0.264
P(工作室)=0.197
P(Alpha)=0.143
合并 n-gram 语料先验 → 决策候选: 「小方」 P=0.672
【④+ 优化器与反向传播 (v1.7 可训练权重)】
AdamW(lr=0.0018, β=(0.9,0.999), wd=0.01) · 训练层=最后2层FFN + 输出门控/残差适配器
在线学习(反向传播): 累计128 步 · 本步loss=1.2043 · ‖∇‖=0.1842 · 参数量={{PARAM_COUNT}}个fp32主权重
近步 loss 曲线: 2.4012 2.1830 1.9974 1.8841
【⑤ 两层嵌套深度思考 (Transformer 本体生成)】
第①层想(逐词采样, 收在终止符 </s>): 「先亮明身份，小方工作室的纯自研模型 FlphaLit，现在上线的是 Covi 1」
第1层注意力: {{N_HEADS}} 头 · 第0头末位 query 最强盯住「小方」(位置 4) · top1=0.4120 · 归一化熵=1.884
验算1: 意图贴合度 cos=0.612 · 分布置信度=0.438 · 注意力峰值落点「小方」 → 通过 ✓
第②层想(①层思考+验算纠偏再喂回同一 Transformer): 「把 Covi 1 的新本事排一排，再给几句引导」
第2层注意力: {{N_HEADS}} 头 · 第0头末位 query 最强盯住「Covi」(位置 8) · top1=0.3674 · 归一化熵=2.041
验算2: 意图贴合度 cos=0.574 · 分布置信度=0.402 · 注意力峰值落点「Covi」 → 通过 ✓
双验定稿: 两层都通过 ✓ 直接成文 · 嵌套思考预算 {{NEST_TOK}} 词元/层 · 思考轮数 {{TURN_TOTAL}} 轮 (档位 {{TAG}}){{RETRY_TAIL}}
【⑥ 结论】
→ 触发自我认知应答，返回身份/能力简介
⏱ 本次思考已耗时 1.24 秒 (含深度思考打字显示)
你好呀！我是 AI 小方，小方工作室出品的纯自研模型，现在上线的是 FlphaLit Covi 1 LITE ✨
Covi 1 给我装上了 精准打击路由、双层深度思考 自注意力引擎（15 层纵深 / 28 头注意力），还新增了 五维任务意图解析 TIR，能 联网查实时信息、读本地文件、按 Markdown 排版 输出～
右上角可以切换 Lite / Pro / Ultra 三档：标准档：说人话不端着，先给结论再补理由，篇幅利落。
试试问我「你是谁」「3加5等于几」「北京天气」「讲个笑话」，或者随便聊聊都行！
Covi 1 给我装上了 精准打击路由、双层深度思考 自注意力引擎（15 层纵深 / 28 头注意力），还新增了 五维任务意图解析 TIR，能 联网查实时信息、读本地文件、按 Markdown 排版 输出～
右上角可以切换 Lite / Pro / Ultra 三档：标准档：说人话不端着，先给结论再补理由，篇幅利落。
试试问我「你是谁」「3加5等于几」「北京天气」「讲个笑话」，或者随便聊聊都行！