限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 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 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻

限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 表1-3-2提示语设计进阶技能子项 核心技能 子项 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 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 概率幻觉 AI幻觉（AI Hallucinations）是指生成式人工智能 模型在生成文本或回答问题时，尽管表面上呈现出逻

提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性；  DeepSeek R1与Claude 3.5 sonnet同样能准确完成数据的分类任务，但数据之间的关联挖掘程度相对较浅；  Open AI o3m 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析， 预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化：在商业智能和数据 分析领域，o3mini可以将多维数据以可视化 的方式呈现，并支持用户进行交互式分析。 • 实时数据可视化与预警：在实时监控和 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 为有特定需求的用户提供了更多灵活性。  实时演示：提供实时演示demo，方便用户了 解和体验工具的功能。  语言支持：仅支持英文输入和英文内容生成。 斯坦福STORM 生成综述对比：多维度对比 维度 支持篇数 格式评分 文献类别 支持绘图 提炼观点 元知基础版 不限篇数 4分 中文英文 不支持 基础提炼 元知增强版 不限篇数 5分 中文英文 支持 深入提炼 元知专业版 （单图）

标准。 7. 生物特征识别标准。规范生物特征样本处理、生物特征 数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、 接口协议等标准。 8. 人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度 的交互途径、模式、方法和技术要求，包括脑机接口、在线知识 演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与 控制等标准。 9. 智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例和

带钢跑偏预测分析 • 掉顶头异常识别 • 热轧管材表面质检 • 钢管识别跟踪 • 铸管外表面缺陷自动检测 • 铸管内壁缺陷自动检测 • 轧钢含油污泥油-水-固三相比例及成分分析 • 坯料库行车智能调度 • (棒材)多维度轧件堆拉关系分析 • 轧钢动态调度算法 • 产品质量在线控制无损检测 • 无缝钢管芯棒表面质检 • 无缝钢管制品芯棒插偏检测 • 冷轧带材精轧机架间钢带异常识别 • 冷轧带材机架间板形异常识别 •

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