o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 快，能够快速读取粘贴数据， 输出结果格式工整、简洁。 DeepSeek R1 能够详细全面地提取文件中的 数据，并整理成可视化数据表 格，逻辑性强、指标清晰。 所上传的“2025春运数据（1月14-2月8日）.txt”包含了从2025年1月14日至2025年2月8日每天各种交通方式的春运客运 量信息，请从中读取每一天的信息，并整理成一张表格，要求包括以下几项信息：1 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi k1.5 能够快速读取文件数据，并 整理成可视化数据表格，但 填入数据有所缺失。  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet均能很好的完成文件数据读取任务，生成的表格逻辑性强、数据指标清晰，Claude 3.5 sonnet一 次性完成表格生成后支持直接复制和表格文件下载。 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 数据分析 Open AI o3mini 响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对

七“特” AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统 AIGC评测 指标体系 共计26个细分指标 两项国家级项目： • 2023国家自然科学基金青年项目“面向人工智能生成内 容的风险识别与治理策略研究” • 2023国家资助博士后研究人员计划B档“AIGC意识形态 安全评估” 计特征、行为习惯、价值观和媒 体使用偏好。为每个群体设定一个吸引人的昵称。 （3）传播目标（600字内）： 设定3个SMART目标，涵盖品牌知名度、参与度和转化率。每个目标都应有具体的 数字指标和时间框架。 （4）核心信息（500字内）： 提炼1个总体信息和3个支持性信息点。这些信息应与品牌调性一致，并能引起目标 受众的共鸣。 （5）全渠道矩阵（1500字内）： 设计一个包含至少7个 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5—7个关键绩效指标（KPI），涵盖曝光、参与、转化和品牌健康度等方面。 说明数据来源和评估频率。 （11）危机预案（500字内）： 列出2—3个可能的传播风险，并为每个风险提供简要的应对策略。 预算分配建议： 按

七“特” AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统 AIGC评测 指标体系 共计26个细分指标 两项国家级项目： • 2023国家自然科学基金青年项目“面向人工智能生成内 容的风险识别与治理策略研究” • 2023国家资助博士后研究人员计划B档“AIGC意识形态 安全评估” 计特征、行为习惯、价值观和媒 体使用偏好。为每个群体设定一个吸引人的昵称。 （3）传播目标（600字内）： 设定3个SMART目标，涵盖品牌知名度、参与度和转化率。每个目标都应有具体的 数字指标和时间框架。 （4）核心信息（500字内）： 提炼1个总体信息和3个支持性信息点。这些信息应与品牌调性一致，并能引起目标 受众的共鸣。 （5）全渠道矩阵（1500字内）： 设计一个包含至少7个 （9）时间线（1000字内）： 绘制一个为期[具体时间]的传播时间表，包括预热、启动、高潮和持续阶段。标注 关键时间节点和相应的传播重点。 （10）效果评估（600字内）： 设定5—7个关键绩效指标（KPI），涵盖曝光、参与、转化和品牌健康度等方面。 说明数据来源和评估频率。 （11）危机预案（500字内）： 列出2—3个可能的传播风险，并为每个风险提供简要的应对策略。 预算分配建议： 按

逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 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 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 准。 5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法 和指标，平衡产业发展与环境保护，包括促进生态可持续的人工 智能软件开源基础框架，人工智能系统能效评价，人工智能与资 7 源利用、碳排放、废弃部件处置等标准。 （二）基础支撑标准 基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感 数据格式和协议等标准。 3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接 口协议、性能评定、试验方法等技术要求，包括智能传感器的架 构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成 方法、性能指标和评价方法等标准。 4. 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模 组、人工智能服务器等计算设备，及使能软件的技术要求和测试 方法，包括人工智能计算设备虚拟化方法，人工智能加速模组接

中期计划：针对体脂率问题，制定一个可行的锻炼和饮食计划，让健康改善成 为你日常生活的一部分，不必急于求成，而是稳步前进。 关注父母健康： 近期内但可稍后安排：父母体检的异常指标虽然令人担忧，但通常不会要求你 立刻赶往医院。如果指标比较严重，需要立即行动；否则，可以在家庭和工作 冲突稍缓后，安排陪同父母进行进一步检查。 p 明确背景和身份 p 详细描述各个情境 p 说明你当前的困惑或目标 p 提出具体问题 提出具体问题 p 请求分步建议或优先级排序 p 提供更多背景信息（如需要） 情景还原：你是一个白领，面临以下事情：19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、 健身教练多次提醒体脂率超标、父母体检报告出现异常指标 场景3：突发事件应急管理与跨界协调 情景还原：台风突袭导致孕期34周妻子被困郊区、数据中心备用电源仅能维持4小时、急需转移独居失智老 人、社区抢购导致物资短缺

互联网创造了能写140个字的推特和分享照片的Instagram AI能帮助人解决登陆火星、能源自由的问题 5政企、创业者必读 大模型是真智能，是人工智能的重大拐点。你相不相信？ 大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 360提出「以模制模」新解法，应对DeepSeek安全问题 DeepSeek六大应用方向之六 AI安全：实现安全的「自动驾驶」 46政企、创业者必读 大模型的六大能力 47 基本 能力 业务 能力 创新 能力 赋能 未来产业 创意 能力 赋能企业 数转智改 数学计算 语义理解 逻辑推理 语言翻译 文本创作 自动驾驶 具身智能 1 2 4 5 知识问答

图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 （c）不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 作中不规范、不当使用人工智能服务，向大模型输入内部业务数据、工业信息， 导致工作秘密、商业秘密、敏感业务数据泄露。 （d）滥用于网络攻击的风险。人工智能可被用于实施自动化网络攻击或- 6 - 人工智能安全治理框架 提高攻击效率，包括挖掘利用 重点领域使用者应使用高安全级别的密码策略，启用多因素认证机 制，增强账户安全性。 （e）重点领域使用者应增强网络安全、供应链安全等方面的能力，降低 人工智能系统被攻击、重要数据被窃取或泄露的风险，保障业务不中断。 （f） 重点领域使用者应合理限制人工智能系统对数据的访问权限，制定 数据备份和恢复计划，定期对数据处理流程进行检查。 （g）重点领域使用者应确保操作符合保密规定，在处理敏感数据时使用

DeepSeek）具有多个重要的优势，比如： 1. 保护隐私与数据安全。数据不外传：本地运行模型可以完全避免数据上 传至云端，确保敏感信息不被第三方访问。 2. 可定制化与优化。支持微调（Fine-tuning）：可以根据特定业务需求对模 型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依

SQL、对象存储、主题建模、图形分析和多模 态索引进行矢量搜索。 ：专注以 Sketch、PSD、静态 图片等形式的视觉稿作为输入，通过智能化技 术一键生成可维护的前端代码，包含视图代码、 数据字段绑定、组件代码、部分业务逻辑代码。 PromptPerfect 29 / 32 LLM 世界的基石：算力 LLM 的算力指的是执行这些模型所需的计算资源。这包括用于训练和运行模型的硬件（如 GPU 或 TPU）、内存、存储空间以及处理

零代码本地搭建个人知识库 5.1 本地知识库优势 部署本地知识库，可以借助大模型能力，自动检索我们的工作学习文档，实现 对文档内容的实时搜索与问答。 因为大模型、知识库和文档全部运行在本地，所以公司内的业务数据不会泄 密，个人隐私不会泄密，保证这些同时，让：办公效率直接原地起飞！ 搭建完成后，实现的效果如图 28： Figure 28: 按照本文教程走完实现的本地知识库效果，大模型 + 个人知识库，