能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 别并修复古籍中的破损文字，同时生成准确的 注释和解释，帮助修复难以辨认的古籍内容。 • 中 文 法 律 文 本 分 析 与 生 成 ： 基于 DeepSeek R1的中文数据处理能力，快速分 析法律文本，提取关键信息，自动生成合同草 案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 与发展方向。其低成本、高性能的模型为AI技术的普及提供了实际 范例，推动了AI技术在训练成本、模型效能和开源生态方面的新标准的形成。 创新技术路径 D e e p S e e k 通 过 算 法 优 化 与 架构创新（如MLA、MoE结 构 ） ， 将 训 练 成 本 降 至 行 业 1/10，打破了传统AI巨头依 赖“规模法则”的垄断局面。 其 F P 8 混 合 精 度 训 练 法律领域 D e e p S e e k 在 法 律 文 书 处 理 方 面 已 经 具 备 一 定 的 能 力 。 未 来 ， 其 有 望 进 一 步 拓 展 到 法 律 咨 询 、 案 件 预 测 、 法 律 知 识 图 谱 构 建 等 领 域 ， 为 法 律 专 业 人 士 和 普 通 用 户 提 供 更 便 捷 、 高 效 的 法 律 服 务 。 工业领域 D e e p S e

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” 创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？ 抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换 运用类比与隐喻：增强创意表达 ▪ 分解与重组：先将复杂问题分解为简单组件，再设 计其交互方式。 ▪ 互动规则设定：在提示语中定义组件互动规则。 ▪ 整体行为观察：设计机制来观察和解释从互动中涌 迭代优化 使用类比说明复杂概念 隐喻增强语言的表达层次 选择具备启发性的类比 反向设计思维：从生成结果倒推提示语 从期望结果 开始 倒推提示语 结构 灵活调整提 示语细节 矛盾思维法：利用对立促进创新 引入对立概 念 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 （2）目标受众痛点： 列出3—5个目标受众最关心的痛点或需求。对每个痛点进行简要描述，解 释它们对目标受众的影响。 （3）问题解决方案： 针对上述每个痛点，详细说明品牌如何解决这些问题。突出品牌的独特方 法或技术。 （4）核心优势： 未来愿景：描绘品牌的长远目标 �关键考量： �常见陷阱： 1. 愿景过于抽象，缺乏实际意义 2. 忽视社会责任，仅关注商业目标 3. 未能激发利益相关者的共鸣

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” 创新的火花：如何设计出独具匠心的提示语？ 抽象—具体循环法：在不同抽象层次间灵活切换 运用类比与隐喻：增强创意表达 ▪ 分解与重组：先将复杂问题分解为简单组件，再设 计其交互方式。 ▪ 互动规则设定：在提示语中定义组件互动规则。 ▪ 整体行为观察：设计机制来观察和解释从互动中涌 迭代优化 使用类比说明复杂概念 隐喻增强语言的表达层次 选择具备启发性的类比 反向设计思维：从生成结果倒推提示语 从期望结果 开始 倒推提示语 结构 灵活调整提 示语细节 矛盾思维法：利用对立促进创新 引入对立概 念 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 （2）目标受众痛点： 列出3—5个目标受众最关心的痛点或需求。对每个痛点进行简要描述，解 释它们对目标受众的影响。 （3）问题解决方案： 针对上述每个痛点，详细说明品牌如何解决这些问题。突出品牌的独特方 法或技术。 （4）核心优势： 未来愿景：描绘品牌的长远目标 �关键考量： �常见陷阱： 1. 愿景过于抽象，缺乏实际意义 2. 忽视社会责任，仅关注商业目标 3. 未能激发利益相关者的共鸣

（b）提高人工智能系统最终用途追溯能力，防止被用于核生化导等大规 模杀伤性武器制造等高危场景。 4.2.3 认知域风险应对 （a）通过技术手段判别不符合预期、不真实、不准确的输出结果，并依 法依规监管。 （b）对收集用户提问信息进行关联分析、汇聚挖掘，进而判断用户身份、 喜好以及个人思想倾向的人工智能系统，应严格防范其滥用。 （c）加强对人工智能生成合成内容的检测技术研发，提升对认知战手段- 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 - 人工智能安全治理框架 安全风险 技术应对措施 综合治理措施 内生（自 身）安全 风险 模型算 法安全 风险 可解释性差的风险 4.1.1 （a） 推进人工智能可 解释性研究 构建以负责任的 人工智能研发应 用体系 偏见、歧视风险 4.1.1 （b） 鲁棒性弱风险 4.1.1 （b） 被窃取、篡改的风险

通过预训练方式，实现涌 现，理解人类语言和知识 • 诞生预训练Scaling Law Deepseek-R1时刻 • o1采用强化学习，但训练复 杂推理能力，技术未公开 • DeepSeek-R1 探索出RL方 法，且公开技术 • 诞生推理型Scaling Law DeepSeek颠覆式创新——技术创新 29政企、创业者必读 技术上实现对美国的赶超 掌握通向AI下一阶段的方法论 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 50政企、创业者必读  不追求

简单插图 · 流程图 · 组织架构图 常规绘图 DeepSeek的深度思考过程独树一帜 《香料三重奏》茄椒肠卷配酸奶薄荷酱 ??? 灵感地图：巴尔干半岛香料 × 地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 并给出应对答案。” p关键提醒： ü 保命优先级：先堆字数再优化，前30分钟专注“把文档撑到10000字”。 ü 虚构数据标注：所有AI生成的数据加“（示例）”后缀，避免背锅。 ü 格式障眼法：多用表格、图表、编号列表，视觉上掩盖文字密度不足。标题字体放大、段落间距调宽，快速“膨胀”页数。 ü 若有时间，再精雕细琢 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 场景：小李刚刚加入一家制造

是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：需专业团队⽀持，部署前需评估ROI（投资回报率）。 ⼆、本地部署核⼼配置要求 1. 模型参数与硬件对应表

一等奖 2024 Kaggl e The Learni ng Agency Lab - PII Data Detecti on 金牌 金山办公2024中文文本智能校对大赛 第二名 2024 法研杯 法律要素争议焦点识别 第二名 AFAC2024金融智能创新大赛 金融工具学习 三等奖 Googl e kaggl e全球专利文件短语相似性匹配 金牌 Googl e kaggl e全球自动问答比赛

棒性、可靠性、 可追溯性的技术要求与评测方法，人工智能治理支撑技术；规范 人工智能全生命周期的伦理治理要求，包括人工智能伦理风险评 估，人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方 法，人工智能伦理审查等标准。 五、保障措施 13 （一）完善组织建设。建立健全人工智能领域标准化技术组 织，统筹产学研用各方、产业链各环节优势力量，协同推进人工 智能标准建设，共同构建先进适用的人工智能产业标准体系。