python
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
多进程文件快速复制工具
支持递归复制目录结构，使用多进程提高复制速度
"""

import os
import shutil
import argparse
from multiprocessing import Pool, cpu_count
from pathlib import Path
import time
from typing import List, Tuple

def get_all_files(source_dir: str) -> List[Tuple[str, str]]:
    """
    递归获取源目录下所有文件的路径对
    返回: [(源文件路径, 相对路径), ...]
    """
    file_pairs = []
    source_path = Path(source_dir)
    
    for root, dirs, files in os.walk(source_dir):
        for file in files:
            source_file = os.path.join(root, file)
            # 计算相对路径
            relative_path = os.path.relpath(source_file, source_dir)
            file_pairs.append((source_file, relative_path))
    
    return file_pairs

def copy_single_file(args: Tuple[str, str, str]) -> Tuple[bool, str, str]:
    """
    复制单个文件
    args: (源文件路径, 相对路径, 目标根目录)
    返回: (是否成功, 源文件路径, 错误信息)
    """
    source_file, relative_path, dest_root = args
    
    try:
        # 构建目标文件路径
        dest_file = os.path.join(dest_root, relative_path)
        
        # 确保目标目录存在
        dest_dir = os.path.dirname(dest_file)
        os.makedirs(dest_dir, exist_ok=True)
        
        # 复制文件
        shutil.copy2(source_file, dest_file)
        return True, source_file, ""
        
    except Exception as e:
        return False, source_file, str(e)

def fast_copy(source_dir: str, dest_dir: str, num_processes: int = 300):
    """
    多进程快速复制目录
    
    Args:
        source_dir: 源目录路径
        dest_dir: 目标目录路径
        num_processes: 进程数量，默认300
    """
    print(f"开始扫描源目录: {source_dir}")
    start_time = time.time()
    
    # 获取所有文件路径
    file_pairs = get_all_files(source_dir)
    scan_time = time.time() - start_time
    
    print(f"扫描完成，共找到 {len(file_pairs)} 个文件，耗时 {scan_time:.2f} 秒")
    
    if not file_pairs:
        print("源目录中没有找到文件")
        return
    
    # 确保目标根目录存在
    os.makedirs(dest_dir, exist_ok=True)
    
    # 准备多进程参数
    copy_args = [(source_file, relative_path, dest_dir) 
                 for source_file, relative_path in file_pairs]
    
    print(f"开始使用 {num_processes} 个进程复制文件...")
    copy_start_time = time.time()
    
    # 使用多进程复制文件
    success_count = 0
    error_count = 0
    
    with Pool(processes=num_processes) as pool:
        results = pool.map(copy_single_file, copy_args)
        
        for success, source_file, error_msg in results:
            if success:
                success_count += 1
            else:
                error_count += 1
                print(f"复制失败: {source_file} - {error_msg}")
    
    copy_time = time.time() - copy_start_time
    total_time = time.time() - start_time
    
    print(f"\n复制完成!")
    print(f"成功复制: {success_count} 个文件")
    print(f"复制失败: {error_count} 个文件")
    print(f"复制耗时: {copy_time:.2f} 秒")
    print(f"总耗时: {total_time:.2f} 秒")
    print(f"平均速度: {success_count/copy_time:.2f} 文件/秒")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='多进程文件快速复制工具')
    parser.add_argument('source', help='源目录路径')
    parser.add_argument('dest', help='目标目录路径')
    parser.add_argument('-p', '--processes', type=int, default=300,
                       help='进程数量 (默认: 300)')
    
    args = parser.parse_args()
    
    # 检查源目录是否存在
    if not os.path.exists(args.source):
        print(f"错误: 源目录不存在: {args.source}")
        return
    
    if not os.path.isdir(args.source):
        print(f"错误: 源路径不是目录: {args.source}")
        return
    
    # 调整进程数量
    max_processes = min(args.processes, cpu_count() * 4)  # 限制最大进程数
    if args.processes != max_processes:
        print(f"进程数量调整为: {max_processes} (原设置: {args.processes})")
    
    print(f"源目录: {args.source}")
    print(f"目标目录: {args.dest}")
    print(f"进程数量: {max_processes}")
    print("-" * 50)
    
    fast_copy(args.source, args.dest, max_processes)

if __name__ == '__main__':
    main()

https://z.ai/blog/glm-4.6

https://arxiv.org/pdf/2411.11984

Understanding Chain-of-Thought in LLMs through Information Theory

arXiv:2411.11984 | ByteDance Seed & UC Santa Cruz

核心问题

现有CoT评估方法的两大缺陷：

• 依赖人工标注数据
• 无法准确评估中间推理步骤，高误报率

理论框架

1. 信息增益量化

将CoT推理形式化为信息论问题，定义每个推理步骤 $s_i$ 的信息增益：

$I(s_i; Y | s_{<i}, X) = H(Y | s_{<i}, X) - H(Y | s_{\leq i}, X)$

其中：

• $X$: 输入问题
• $Y$: 目标答案
• $s_i$: 第 $i$ 个推理步骤
• $s_{<i}$: 前 $i-1$ 个步骤
• $H(\cdot)$: 条件熵

物理意义：量化步骤 $s_i$ 对减少答案不确定性的贡献

首先列出所有名为 uiagent_all_datasets.tar.part* 的分卷压缩文件，然后按照版本号顺序（数字顺序）排序，接着将这些分卷文件按顺序合并成一个完整的 tar 文件流，最后将合并后的内容解压到指定目录 /mnt/jfs5/tarjieya 中。这是处理被分割成多个部分的大型 tar 压缩包的常见方法，通过管道操作实现"列出→排序→合并→解压"的一条龙处理。

具体流程是：

1. xargs cat 按顺序读取分卷文件，以流的形式输出数据
2. 通过管道 | 将数据流实时传递给 tar xf -
3. tar xf - 中的 - 表示从标准输入（stdin）读取，它会边读边解压，解压完一部分就写入磁盘

bash
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ls uiagent_all_datasets.tar.part* | sort -V | xargs cat | tar xf - -C /mnt/jfs5/tarjieya

https://arxiv.org/pdf/2509.21193

🎯 核心思路

这个系统就是让AI像人类专家一样自然地思考，而不是像机器人那样机械地操作。

💡 三个关键创新

1️⃣ 边想边查（监控器系统）

• 老办法：做题→卡住了→停下来→打开Google→搜索→回来继续（思路全断了）
• 新办法：一边做题，脑子后台自动提醒"诶这里好像不太确定"，相关信息自然浮现出来

就像你考试时突然想起老师讲过的知识点，不需要真的翻书。

2️⃣ 互相帮改（层次化精炼）

• 老办法：5个人做题，最后投票或平均答案
• 新办法：
  • 拿小明的答案当底稿
  • 小红说"第3步算错了"→改
  • 小刚说"中间漏了一步"→补
  • 小花说"这句话说得不清楚"→润色
  • 轮流当"底稿"，每个答案都被改进

Emergent Abilities of Large Language Models

https://arxiv.org/abs/2206.07682

大语言模型的涌现能力：理解智能的跃迁

论文背景

2022年，来自Google Research、Stanford University等机构的研究团队发布了《Emergent Abilities of Large Language Models》，这篇论文探讨了大语言模型中一个令人着迷的现象——涌现能力。与之前关注的平滑缩放定律不同，这篇论文揭示了模型能力的不可预测的跃迁。

https://arxiv.org/pdf/2001.08361

神经语言模型缩放定律：核心观点解读

论文背景

2020年，OpenAI发布了《Scaling Laws for Neural Language Models》，这篇论文通过大规模实验研究了语言模型性能与模型规模、数据大小、计算量之间的关系，为大语言模型的发展奠定了科学基础。

核心观点一：三大幂律关系

论文最重要的发现是模型性能与三个关键因素呈现精确的幂律关系：

1. 模型参数规律

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损失 ∝ (参数量)^(-0.076)

• 模型参数量每增加一倍，性能提升约5%
• 这个关系在768个参数到15亿参数范围内都成立

2. 数据规模规律

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损失 ∝ (数据量)^(-0.095)

• 训练数据每增加一倍，性能提升约6.5%
• 跨越了从2200万到230亿tokens的范围

3. 计算预算规律

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损失 ∝ (计算量)^(-0.05)

• 训练计算量每增加一倍，性能提升约3.5%
• 提供了性能提升的"价格表"

https://arxiv.org/pdf/2509.13232

Single-stream Policy Optimization 论文总结

基本信息

• 论文标题: Single-stream Policy Optimization
• 研究领域: 大语言模型(LLM)策略优化

研究背景与动机

现有方法的局限性

当前大语言模型的策略梯度优化主要采用基于组的方法(group-based methods)，如GRPO(Group-based Reinforcement Policy Optimization)。这些方法虽然通过即时基线(on-the-fly baselines)来减少方差，但存在以下关键缺陷：

1. 退化组问题: 频繁出现的退化组会抹除学习信号，影响模型训练效果
2. 同步障碍: 同步屏障阻碍了系统的可扩展性，限制了大规模部署的效率

取决于问题复杂度。

要做通用模型，sft的问答对很丰富很复杂，那么蒸馏是有意义的。

如果是专用模型，蒸馏代价太大作用还不大，不如直接用专用sft数据去直接sft小模型。

COT是"Chain of Thought"（思维链）的缩写，指的是让AI模型逐步展示推理过程，而不是直接给出答案。

你提出的核心问题确实很有意思：如果模型无法准确判断自己是否真正"知道"某件事，那COT为什么还能提升效果？

我觉得可能的解释是：

关于"知道"的判断： 模型确实很难区分"真知道"和"看起来知道"。它可能基于训练数据中的模式匹配给出看似合理但实际错误的答案，而且对此很有信心。这是个根本性的认知限制。

COT的作用机制： 但COT之所以有效，可能不是因为它帮助模型"自我纠偏"，而是因为：

1. 激活更多相关信息：逐步推理过程中，模型会调用更多相关的训练记忆和模式，增加答对的概率

2. 结构化思考：强制模型按步骤展开，减少了"跳跃式"错误，就像人类列提纲一样

3. 多次"采样"机会：每个推理步骤都是一次重新"采样"，增加了碰到正确路径的可能性

4. 暴露推理过程：虽然模型本身可能意识不到错误，但推理步骤暴露给了人类，让人类可以发现问题

所以COT可能不是真正的"自我纠偏"，而是一种提高答案质量的工程技巧。