请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 陷阱症状： ▪ AI提供的具体数据或事实无法验证 ▪ 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略： ▪ 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于 验证。 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区

请验证： ① 实验数据是否支持该结论； ② 检查对照组设置是否存在偏差； ③ 重新计算p值并判断显著性。" �实战技巧： 分析需求 "分析近三年新能源汽车销量数据（附CSV），说明： ① 增长趋势与政策关联性； ② 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" �实战技巧： 还要不要学提示语？ 提示语（Prompt）是用户输入给AI系统的指令或信息，用于 引导AI生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提示语 就是我们与AI“对话”时所使用的语言，它可以是一个简单的问 陷阱症状： ▪ AI提供的具体数据或事实无法验证 ▪ 输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略： ▪ 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于 验证。 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区

场景：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问 题，例如： • 我们公司的最新促销活动是什么？ • 我的订单状态是怎样的？ • 能否提供更详细的产品规格说明？ • 我们需要调整交货时间，能否协调？ 以往的解决方式： p 客服人员需要手动查阅多个系统（如CRM、ERP、邮件记录等），耗时较长。 p 如果信息不明确，可能需要转接其他同事或部门，进一步延误响应时间。 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： • 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 • 建议沟通框架：紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如： “张总，我家里老人突发中风住院（附病历），需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘（附交接文 档），每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶，确保不影响上线。” 场景4：项目中急需请假 如何开口 最终行动建议： • 快速评估优先级：家庭紧急事件（如生命健康）永远高于工作，无需愧疚。 • 用AI生成沟通模板：确保信息清晰、理性、有解决方案。 • 当面沟通+书面留痕：先口头说明（体现尊重），再邮件/消息发送书面请假（附交接文 档）。 • 保持灵活应对：即使领导有情绪，坚持“解决问题”而非“对抗”态度，如：“您看这样 处理是否可行？我可以再调整。” 关键提醒： •

针对人工智能内生安全风险 4.1.1 模型算法安全风险应对 （a）不断提高人工智能可解释性、可预测性，为人工智能系统内部构造、- 8 - 人工智能安全治理框架 推理逻辑、技术接口、输出结果提供明确说明，正确反映人工智能系统产生结 果的过程。 （b）在设计、研发、部署、维护过程中建立并实施安全开发规范，尽可 能消除模型算法存在的安全缺陷、歧视性倾向，提高鲁棒性。 4.1.2 数据安全风险应对 （c）服务提供者应在告知同意、服务协议等文件中，支持使用者行使人 类监督和控制责任。 （d）服务提供者应让使用者了解人工智能产品的精确度，在人工智能决 策有重大影响时，做好解释说明预案。 （e）服务提供者应检查研发者提供的责任说明文件，确保责任链条可以 追溯到递归采用的人工智能模型。 （f）服务提供者应提高人工智能风险防范意识，建立健全实时风险监控 管理机制，持续跟踪运行中安全风险。 （g） 错误，确保最低限 度有效功能。 （h）服务提供者应将人工智能系统运行中发现的安全事故、安全漏洞等 及时向主管部门报告。 （i）服务提供者应在合同或服务协议中明确，一旦发现不符合使用意图 和说明限制的误用、滥用，服务提供者有权采取纠正措施或提前终止服务。 （j）服务提供者应评估人工智能产品对使用者的影响，防止对使用者身 心健康、生命财产等造成危害。 6.3 重点领域使用者安全应用指引

创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分： 引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。 主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。 第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。 第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。 return n return fib(n-1) + fib(n-2) ``` 8. 代码解释：对代码进行解释，来帮助理解代码内容。 USER 请解释下面这段代码的逻辑，并说明完成了什么功能： ``` // weight 数组的大小 就是物品个数 for(int i = 1; i < weight.size(); i++) { // 遍历物品 for(int #### 知识储备 - 新闻种类 ： - 政治 - 经济 - 科技 - 娱乐 - 体育 - 教育 - 健康 - 国际 - 国内 - 社会 #### 使用说明 - 输入 ：一段新闻文本。 - 输出 ：只输出新闻文本所属的种类，不需要额外解释。 USER 美国太空探索技术公司（SpaceX）的猎鹰 9 号运载火箭（Falcon 9）在经历美国联邦航空管理局（Federal

这里的知识库系统有两种，一种是通用型，也就是自己的文档本地上传，另 一种是 web 站点，用某些网站作为知识库构建的数据来源。在这里根据我的需 求，应该选择通用型。 然后点击进入选择文件夹这里，上传我的 Python 副业代码文件，说明文档， 数据格式可以是 txt、word、pdf、ppt 等，在确定需要上传的文档后，点击图 41中右下角的“创建并导入”按钮。 Figure 41: MaxKB 界面-知识库配置续 如下图 42所示，上传这里面的文件到本地 Ollama3 可以看到这里支持的大模型比较多，如图 46所示： Figure 46: MaxKB 配置 Ollama3 续 装完 ollama 和 llama3 后，开始下面一步，非常重要，按照我的这个说明， 如图 47所示，对应填写，然后点击添加： 38 Figure 47: MaxKB 配置 Ollama3 续 添加成功后，会显示下面界面，如图 48所示： Figure 48: MaxKB

消费级硬件（如Mac Studio） DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存）

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