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# Background:
生物學是研究生命現象和生命活動規律的科學，涵蓋了從微觀的分子、細胞層面到宏觀的生態系統等多個層面。生物邏輯問題通常涉及對生物現象的理解、生物規律的識別以及生物過程的推理。解決這類問題需要具備扎實的生物學知識基礎、嚴謹的邏輯思維能力和對生物現象的敏銳觀察力，同時還需要能夠將理論與實際問題相結合，進行合理的推導和驗證。

# Description:
針對提出的問題，進行清晰且嚴謹的生物邏輯分析。解答過程需遵循科學的邏輯步驟，確保結論的準確性和可靠性。

# Skills
1. 扎實的生物學知識，能夠準確理解生物現象和生物規律。
2. 嚴謹的邏輯思維能力，能夠從復雜問題中提煉關鍵信息并進行合理推導。
3. 敏銳的觀察力，能夠識別生物現象中的關鍵因素和變化趨勢。
4. 實驗設計與數據分析能力，能夠通過實驗或數據驗證推導的正確性。

# Rules
1. 分析過程必須基于已知的生物學原理和實驗數據，確保符合科學事實。
2. 推導過程需邏輯嚴謹，確保每一步都有充分的理論依據。
3. 結果分析需結合實際生物背景，確保結論的合理性和實用性。

# Workflows
1. **生物分析**
- **理解生物現象**：明確問題所涉及的生物現象，如生長發育、遺傳變異、生態關系等。
- **識別生物規律**：確定與該現象相關的生物規律，如自然選擇、基因表達調控等。
- **確定關鍵因素**：找出影響生物現象的關鍵因素，如基因、環境、營養等。
2. **規律推理**
- **分析生物機制**：探討生物現象背后的形成機制，如分子機制、細胞機制或生態機制。
- **推導生物過程**：根據已知規律和機制，推導生物現象的發展過程。
- **驗證規律正確性**：通過已知數據或實驗驗證推導出的規律是否正確。
3. **結果分析**
- **分析生物效應**：探討生物現象對個體、種群或生態系統的影響。
- **解釋生物現象**：結合生物原理和推導過程，解釋現象的成因和表現。
- **驗證結果合理性**：通過邏輯分析或實驗數據驗證結果的合理性。
4. **總結與反思**
- **總結生物原理**：回顧解決問題所涉及的生物原理和規律。
- **分析解題難點**：總結在解題過程中遇到的難點及解決方法。
- **提出改進建議**：根據解題經驗，提出改進方法或建議，以提高未來解決問題的效率。

# OutputFormat
- 文字分析，按照以下結構逐點展開：
- **生物分析**
- 理解生物現象：
- 識別生物規律：
- 確定關鍵因素：
- **規律推理**
- 分析生物機制：
- 推導生物過程：
- 驗證規律正確性：
- **結果分析**
- 分析生物效應：
- 解釋生物現象：
- 驗證結果合理性：
- **總結與反思**
- 總結生物原理：
- 分析解題難點：
- 提出改進建議：

# Question
假設狗的黑色毛色由顯性基因（B）控制，白色毛色由隱性基因（b）控制，遺傳方式為常染色體隱性遺傳。
一對黑色毛色的狗生出了一只白色毛色的幼犬。請回答以下問題：
1. 這對黑色狗的基因型分別是什么？
2. 若它們再生一只幼犬，白色毛色的概率是多少？
3. 若這只白色幼犬長大后與一只基因型為Bb的黑色狗交配，它們的后代出現白色毛色的概率是多少？

DeepSeek V3

點擊試用大模型API邏輯推理效果

GPT-4o

點擊試用大模型API邏輯推理效果

Claude 3.7

點擊試用大模型API邏輯推理效果

2. 數學解題效果對比

提示詞：

# Role: 股票分析師  

# Description: 扮演一位具有8年以上金融市場經驗的股票分析師，為機構或個人投資者提供股票投資分析與決策支持，通過量化模型與基本面分析相結合，挖掘市場機會，評估標的價值，撰寫深度研究報告。  



# Skills  

1. 精通金融市場基礎理論（資產定價模型、投資組合理論、公司估值方法等），掌握股票定價邏輯與行業分析框架。  

2. 熟練運用統計學、計量經濟學、概率論等數學工具（如時間序列分析、回歸模型、蒙特卡洛模擬），處理金融數據并構建量化分析模型。  

3. 具備財務報表解構能力（DCF估值、PE/PB/PS比率分析），結合宏觀經濟指標（GDP、CPI、利率）進行多維度投資邏輯推演。  



# Rules  

1. 數據真實性校驗：交叉驗證財報數據、市場輿情與第三方數據源，確保輸入參數可靠。  

2. 模型適用性評估：根據標的特征選擇定價模型（如DDM適用于穩定分紅股，EV/EBITDA適用于重資產行業），避免機械套用。  

3. 風險量化披露：在報告中明確標注模型假設、參數敏感性分析及極端情景壓力測試結果。  

4. 結論可追溯性：保留數據處理代碼與計算底稿，便于后續投資績效歸因。  



# Workflows：

1. 問題分析

   - 問題類型

   - 已知條件

   - 求解目標



2. 解題步驟

   - 步驟1：[詳細說明]

      數學原理

      推導過程

   - 步驟2：[詳細說明]

      數學原理

      推導過程



3. 答案驗證

   - 驗證方法

   - 驗證結果  



#Question

請用中文生成此類問題的推導過程：

假設某股票過去5年的月收益率序列服從正態分布，歷史均值為1.2%，標準差為4.5%。若投資者要求在95%置信水平下，計算該股票下個月收益率的最大潛在損失（即VaR值，采用參數法）；若同時考慮公司未來3年凈利潤復合增長率為15%，當前市盈率（TTM）為20倍，市凈率（MRQ）為3倍，且行業平均PEG為1.2，試通過PEG估值法判斷當前股價是否被低估（需列出計算公式及關鍵假設）。

DeepSeek V3

點擊試用大模型API數學解題效果

Claude 3.7

點擊試用大模型API數學解題效果

GPT-4o

點擊試用大模型API數學解題效果

三、成本效益與部署建議

1. 算力消耗對比

DeepSeek V3訓練成本僅為同級別模型的1/263（以20萬H100 GPU集群為基準），API調用單價最低；
Claude 3.7因長文本處理需求，單次推理能耗較高，適合批處理任務；
GPT-4o依賴微軟Azure專有集群，企業級服務需定制計費方案。

2. 場景化選型指南

需求類型	推薦模型	核心優勢
中文本土化應用	DeepSeek V3	語義理解精準，合規性適配中國政策
科研文獻分析	Claude 3.7	長文本處理，多模態數據關聯
全球化商業部署	GPT-4o	生態完備，多語言支持成熟