需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 以突出自反性特征。开始你 的创作。 应用示例 元叙事提示框架：设计生成自反性文本的高阶提示(二) 递归元叙事提示 • 多层次叙事结构，每一层都包含对上一层的反思 • 在递归过程中探索创作的本质和限制 应用示例 [系统指令] 你是一个递归元叙事生成器。你的任务是创作一个三层递归的元叙 事作品。每一层都应该包含对上一层的反思和评论。遵循以下步骤： （1）第一层叙事：写一个200字的微型小说，主题是“创作的困境”。 （3）第三层元元叙事：用100字反思你写作第二层元叙事的经历，探讨： a. 评论自己作品的挑战 b. 这种递归结构如何影响你对创作本质的理解 （4）最后，用50字总结整个递归元叙事的体验，思考这种写作方式对AI创作能 力的推进。 请确保每一层都清晰可辨，同时保持整体的连贯性。开始你的递归元叙事创作。 多重人格提示 • 为每个人格设定角色和语言风格 • 设计人格之间的互动规则 [系统指

需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 的短篇小说，不超过200字” 开放式指令（如“自由创作”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 以突出自反性特征。开始你 的创作。 应用示例 元叙事提示框架：设计生成自反性文本的高阶提示(二) 递归元叙事提示 • 多层次叙事结构，每一层都包含对上一层的反思 • 在递归过程中探索创作的本质和限制 应用示例 [系统指令] 你是一个递归元叙事生成器。你的任务是创作一个三层递归的元叙 事作品。每一层都应该包含对上一层的反思和评论。遵循以下步骤： （1）第一层叙事：写一个200字的微型小说，主题是“创作的困境”。 （3）第三层元元叙事：用100字反思你写作第二层元叙事的经历，探讨： a. 评论自己作品的挑战 b. 这种递归结构如何影响你对创作本质的理解 （4）最后，用50字总结整个递归元叙事的体验，思考这种写作方式对AI创作能 力的推进。 请确保每一层都清晰可辨，同时保持整体的连贯性。开始你的递归元叙事创作。 多重人格提示 • 为每个人格设定角色和语言风格 • 设计人格之间的互动规则 [系统指

SSP 卡钢模型 • 带材带材边部缺陷检测模型 • 带材圆盘剪边丝堵塞及逃逸检测 • 线材坯料尺寸自动测量 • 线材轧机咬钢打滑识别 • 线材高速线材表面质检 • 线材成品异常检测& 自动剪尾 • 轧辊表面缺陷分析 • 带钢表面质量监测 • 带钢表面质量检测 • 热卷带头方向识别 • 钢卷带头监测与联动控制 • 钢卷托举位置对中检测 • 宽厚板双边剪自动对中 • 钢卷喷号自动识别 • 棒材自动数支数 索伦之眼 （五眼） APT- C-20 APT28 （俄罗斯） APT- C-29 Turla （俄罗斯） APT- C-11 Carbanak （乌克兰） APT- C-23 双尾蝎 （中东） APT- C-59 芜琼洞 （韩国） APT- C-39 CIA （美国） APT- C-25 APT29 （俄罗斯） APT- C-40 NSA （美国） APT-

就是自然语言处理领域实现扩展规律的最好的网络结构。 2.2 Transformer 基础架构 LLM 依赖于 2017 年 Google 提出的 Transformer 模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成：1. 自注意 力机制（Self-Attention）：模型在处理文本时，会自动关注句子中的重要单

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）服务提供者应评估人工智能产品与服务在面临故障、攻击等异常条

“写一个包含‘量子 ’和‘沙漠 ’ 的短篇小说 ，不超过200字 ” 开放式指令（如“ 自由创作 ”） 代码生成 推理模型 简洁需求，信任模型逻辑 “用Python实现快速排序 ” 分步指导（如“先写递归函数 ”） 通用模型 细化步骤， 明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例 ” 模糊需求（如“写个排序代码 ”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？