等标准。 4. 营销服务标准。围绕营销服务效率提升，研制智能客服、 数字人、商品三维模型标准，以及用户体验等标准。 5. 运营管理标准。围绕运营管理智能化能力提升，研制相 关供应链管理、数据管理、风险管理等标准。 12 6. 重点行业智能升级标准。围绕原材料行业，开展大模型 畅联产线数据、优化在线监测调控和工艺改进等标准研制。围绕 消费品行业，开展需求预测、个性化定制等标准研制。围绕装备

里面会有些冗余信息，可以删除回复中的冗余信息。另外大家有空还可以对我的提示词进行改进，围绕四个方面。我们需要建立 一套研究提示词集。 AI for research 提示词集。 三 效果如何？ 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 科技论文、专利文献、科学数据等多个类别。超过 8000万篇资源可直接获取全文，包括2122万篇论文全 文和5878万篇专利全文。  无数据检索：以现有真实数据库作为支撑，通过关键词 scholar.cn/  输入关键词：进入官网后，在搜索框键入关键词进行文献检索。  选取文章：勾选想要分析的20篇文献。  综述生成：点击生成综述，等待2-3分钟即可下载综述报告。 元知AI综述工具官网：https://yuanzhi.zeelin.cn/#/ 选择版本：根据需求选择工具的四个版本，包括基础版、增强版、专业版（单图）、专业版（双图）。  文献导入：用户可从现有

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他

辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型： 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界

班 共 捐 款8000元 ， 其 中 一 班 捐 款1500元 ， 二 班 比 一 班 多 捐 款200元 ， 三 班 捐 款1600元，四班与五班捐款数之比是3：5．四班捐款多少元？ A: 一 班 捐 款1500元 ， 而 二 班 比 一 班 多 捐200元 ， 所 以 二 班 捐 款1500+200=1700元 ， 又 知 道 六 年 级 五 个 班 一 共 捐 款8000元 ， 所 以 四 班 班 和五班捐款之和= 一共捐款- 一班和二班和三班捐款之和，即8000-1500- 1700-1600=3200元，而题目说四班与五班捐款数之比是3：5，则四班捐款 了3200/(3+5)*3=1200元。所以答案是：1200。 Q: 小俊在东西大道上跑步，若规定向东为正。他先向东跑了800米，然后又跑 了一段之后，他位于出发点西边100米处，小俊第二段跑了多少米？ A: 小俊第二段跑完后位于出发点西边，所以第二段应该是向西跑，第二

清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 @新媒沈阳 团队 ： 陶炜博士生 普通人如何抓住DeepSeek红利 p Deepseek是什么？ p Deepseek能够做什么？ ——在工作、学习、生活和社会关系中解决问题 p 如何提问？让AI一次性生成你想要的东西 卷不动了？DeepSeek帮你一键“躺赢”！ 学习太难？DeepSeek带你“开挂”逆袭！ 激发模型深层推理 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺， 且 预算控制在2000元内 。 ” 兼顾目标与细节 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么 ”“如何 ”） 探索性问题 、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 语境理解 深入分析任务背景和隐含需求 考虑文化 、伦理和法律因素 预测可能的误解和边界情况 抽象化能力 识别通用模式，提高提示语可复用性 设计灵活 、可扩展的提示语模板 创建适应不同场景的元提示语 批判性思考 客观评估AI输出，识别潜在偏见和错误 设计反事实提示语，测试AI理解深度 构建验证机制，确保AI输出的可靠性 创新思维 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界

qwen:7b, llama:8b，这里的 1.5b, 7b、8b 代表什么？b 是英文的 billion，意思是十亿，7b 就是 70 亿，8b 就 是 80 亿，70 亿、80 亿是指大模型的神经元参数（权重参数 weight+bias）的 总量。目前大模型都是基于 Transformer 架构，并且是很多层的 Transformer 结构，最后还有全连接层等，所有参数加起来 70 亿，80 模型之所以能基于大量多样化的数据集进行训练，并最终“学得好”，核 心原因之一是 Scaling Laws（扩展规律）的指导和模型自身架构的优势。 Scaling Laws 指出参数越多，模型学习能力越强；训练数据规模越大、越多 元化，模型最后就会越通用；即使包括噪声数据，模型仍能通过扩展规律提 取出通用的知识。而 Transformer 这种架构正好完美做到了 Scaling Laws， Transformer 就是自然语

模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院 （紫东太初大模型）、百川智能（百川大模 型）、商汤（日日新大模型）、MiniMax （ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书 生通用大模型）、腾讯（混元大模型，9月15 日通过）。 18 / 32 大模型应用现状：知名大模型应用 LLM 已经在多种应用场景中得到了应用，包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理 等。 以 为代表的文本生成应用，