推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 05 多样性思考 06 反馈整合机制 提示语链的设计需要遵循一定的原则，以确保其在任务执行中的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原

推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 ▪ 安全和滥用防范 提示语设计检查清单 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 05 多样性思考 06 反馈整合机制 提示语链的设计需要遵循一定的原则，以确保其在任务执行中的有效性和连贯性。这些原则为提示语链的构 建提供了清晰的指导，帮助系统地组织和引导任务的分解与处理，以下是设计提示语链时应该考虑的关键原

张鹏：上半年有⼀个流⾏的说法叫「明牌重注」，意思是
AGI
的技术路径已经是确定的了，接下来只 要⽐拼资源的投⼊了。你会怎么看？因为从你对组织的看法来看，它还有很多的不确定性。 杨植麟：现在
AGI
的第⼀性原则是清楚的，就是只要能把⽆损压缩继续做得更好，就能产⽣更⾼程度 的甚⾄超越⼈类的智能，这个本⾝是已经有⼤量的证据证明了。 就像⼒学三定律之于经典⼒学⼀样，⼤⽅向已经是基本确定的。 所以「明牌重注 然后就是技术层⾯之外，在产品层⾯上的思考。今天我们离很多科幻电影⾥展现出来的超级聪明的
AI
其实还有蛮⼤的差距，并且现在的产品也未必是在往正确的⽅向发展。 每个时代都会有最伟⼤的⼈和次伟⼤的⼀些⼈。最伟⼤的⼈去发现正确的第⼀性原则，但是也会有⼀ 批同样很伟⼤的⼈。他们可能没有第⼀个⼈那么伟⼤，但是这⼀批⼈解决了很多技术的挑战，产品的 挑战，甚⾄商业的挑战。 所以在第⼆个层⾯，我能想象它未来肯定是⼀个巨⼤的空间，是⼀个星⾠⼤海。但是这⾥⾯具体怎么 你⾼”“你⽐我⾼”，没什么意义。我这 半年都在思考底层逻辑，最后发现这件事还是很适合我们来做。36氪：适合在什么地⽅？
杨植麟：每⼀次技术突破⾥会有三层的机会。第⼀层机会，是被第⼀个找到第⼀性原则的⼈抓住，那 就是OpenAI。这需要很强⼤的vision，⾮常⾼瞻远瞩，是靠经验所⽀撑的。第⼆层机会就是在技术创 新期，能解决⼀些技术⽅向性的问题⸺⽐如long
context（⻓上下⽂）怎么做？能把技术做好的团队

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 判断决策的局限性，合理设 定使用预期。 （c）社会公众应提高个人信息保护意识，避免在不必要的情况下输入敏 感信息。 （d）社会公众应了解人工智能产品的数据处理方式，避免使用不符合隐 私保护原则的产品。 （e）社会公众在使用人工智能产品时，应关注网络安全风险，避免人工 智能产品成为网络攻击的目标。 （f）社会公众应注意人工智能产品对儿童和青少年的影响，预防沉迷及 过度使用。- 17

许可证也会继续使用 Apache License 2.0。业界对于 Elastic 改变许可证的做法褒贬不一，有些人认为 是在合理的保护自己对于软件的贡献成果，有些人认为 Elastic 已经违背了开源的原则，实际上已经走 向了闭源。 2021 中国开源年度报告 91 图表 22 ：Elastic 和 AWS 之争 资料来源：公开资料，云启资本 软件供应商通过改变许可证限制程度作为抵抗云服务 》等国家政策文件。 ● 浙江省发布全国首个《开源社区知识产权管理规则指引 ( 试行 )》，共十二条，包括管理原则、管理平台、 社区组成、约束机制、协同研发、软件管理、专利管理、商标管理、风险管理等方面，提出了合法正当、 创新引领、应用先导、发展优先以及数据安全的管理原则。 ● 深圳中院判决国内首个明确 GPL-3.0 协议法律性质的案例，判定 GPL3.0 协议是一种民事法律行为， Rust 社区的 Dragdu，撰 文透露，社区内部的分歧还与 “Abolish ICE” 运动有所关联。尽管 Rust 社区在诞生之初便倡导和推广 “Rustacean Principles” 原则以凝聚共识，2018 年还成立了专门的“治理工作组”，但社区矛盾未得 到有效缓和。虽然 Rust 编程语言项目近年大获成功，但此次集体辞职事件却也反映了 Rust 社区的治理 难题。 开源软件

提高10倍效率 提升10倍体验 四个“十倍”原则  四个方向  四个十倍 选择场景 分解流程  做过去只有人才能做的事  做人做的重复繁琐易出错的事  拆解繁琐复杂的业 务流程 55政企、创业者必读 场景选择示例：人员招聘系统 场景分得足够细，就可以训练对应的专业模型来解决问题 注：经360内部测试，深色的业务环节更加符合“四个十倍”原则 示例：人员招聘就是一个太大的、笼统的场景

200+，⼤家对于开源项⽬的参与度与理解也越 来越深，越来越多的开发者在 TiDB 社区汇聚，通过 TiDB 连接⾏业上下游，共享创新成果。 从 TiDB 的运营⻆度来看，开源社区的繁荣⾸先有⼀些基本的原则：透明、公开、分享等等， 举个例⼦：我们的所有讨论的⽂档、发展⽅向、投票、选举这些都是公开的、透明的，所有社 区的贡献者都可以参与进来；其次，我们也制定了⼀些基础的社区治理的规则、架构，在基础 Apache。 3.2 阿帕奇之道 “Apache 之道”是 ASF 制定的⼀套⾏为或惯例，初 步通过专注于稳定的治理并⿎励新的贡献 者来促进⻓期成功的项⽬。所有的 Apache 项⽬都必须遵循以下基本原则：  ⼀个健康、多样、包容的社区，可以促进项⽬不断增⻓，可持续发展。社区⼤于代码： ASF ⼀直坚信好的软件是由强⼤的社区重建出来的。  挣得权威：⼈⼈都有机会参与，他们的影响⼒是基于公开获得的功绩——即他们为社区做

最简单的选项，需两个⽹格有相同数量的对应⼏何元素，按次序（编号）匹配 这些元素。使⽤情境如相同⽹格的副本，但存在不同形变。 ⼀⼀映射 这些映射总是仅为⼀个源元素选择⼀个⽬标元素，通常是依据距离最短原则。 顶点（复数） 最近的点 使⽤源⽹格最近的顶点数据。 最近的边顶点 使⽤源⽹格最近边的顶点数据。 最近的⾯顶点 使⽤源⽹格最近⾯的顶点数据。 边 最近的顶点 使⽤源⽹格中距离⽬标边最近的顶点所在边的数据。 使⽤路径跟踪，很难找到镜⾯⾼光，但如果增加材质的粗糙度，⾼光会变 得更⼤、更柔和，因此更容易找到。通常，这种模糊很难明显，因为它被 材料模糊反正，但也有的情况下，这将导致细节损失的照明。 焦散 反射 虽然原则上路径跟踪⽀持使⽤⾜够数量的样本呈现焦散，但实际上，它 的效率可能很低，以⾄于噪波过多。此选项可以取消选中，以禁⽤反射 焦散。 折射 和反射焦散基本原理相同，但是折射的情况。 快速GI近似 参考 这个节点没有属性。 输出 着⾊器 标准着⾊器输出。 ⽰例 将光泽和漫反射着⾊器混合在⼀起，可以制作出漂亮的陶瓷材料。 混合着⾊器节点。 原理化BSDF 原则 ：缩写：'BSDF（双向散射分布函数）'，将多个层 组合成⼀个易于使⽤的节点。它基于迪⼠尼原则模型， 也称为 "PBR"着⾊器，使其与其他软件兼容，例如⽪克斯的渲染器：sup：''® 和虚幻引擎：sup：''®。从物质画家：sup：''®等软件绘制或烘焙的图像纹理可

最简单的选项，需两个⽹格有相同数量的对应⼏何元素，按次序（编号）匹配 这些元素。使⽤情境如相同⽹格的副本，但存在不同形变。 ⼀⼀映射 这些映射总是仅为⼀个源元素选择⼀个⽬标元素，通常是依据距离最短原则。 顶点（复数） 最近的点 使⽤源⽹格最近的顶点数据。 最近的边顶点 使⽤源⽹格最近边的顶点数据。 最近的⾯顶点 使⽤源⽹格最近⾯的顶点数据。 边 最近的顶点 使⽤源⽹格中距离⽬标边最近的顶点所在边的数据。 使⽤路径跟踪，很难找到镜⾯⾼光，但如果增加材质的粗糙度，⾼光会变 得更⼤、更柔和，因此更容易找到。通常，这种模糊很难明显，因为它被 材料模糊反正，但也有的情况下，这将导致细节损失的照明。 焦散 反射 虽然原则上路径跟踪⽀持使⽤⾜够数量的样本呈现焦散，但实际上，它 的效率可能很低，以⾄于噪波过多。此选项可以取消选中，以禁⽤反射 焦散。 折射 和反射焦散基本原理相同，但是折射的情况。 快速GI近似 参考 这个节点没有属性。 输出 着⾊器 标准着⾊器输出。 ⽰例 将光泽和漫反射着⾊器混合在⼀起，可以制作出漂亮的陶瓷材料。 原理化BSDF 原则 ：缩写：'BSDF（双向散射分布函 数）'，将多个层组合成⼀个易于使⽤的 节点。它基于迪⼠尼原则模型，也称为 "PBR"着⾊器，使其与其他软件兼容， 例如⽪克斯的渲染器：sup：''®和虚幻引 擎：sup：''®。从物质画家：sup：''®等 软件绘制或烘焙的图像纹理可以直接链

测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标