产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产 品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 工智能的基础性、框架性、总体性标准。基础支撑标准主要 规范数据、算力、算法等技术要求，为人工智能产业发展夯 实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、 图像，以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求，推动人工智能技术创新和应用。智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求，为人 工智能赋能行业应用，推动产业智能化发展提供技术保障。 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人 4 工智能产业发展提供安全保障。 图 1 人工智能标准体系结构图 （二）人工智能标准体系框架 人工智能标准体系框架主要由基础共性、基础支撑、关 键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安

………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 6.3 重点领域使用者安全应用指引 ……………………… 14 6 点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新，对人工智能研发及应用采取 包容态度。严 应用场景，提出通过安全软件开发、数据质量提升、安全建设运维、测评监测 加固等技术手段提升人工智能产品及应用的安全性、公平性、可靠性、鲁棒性- 3 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点

本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 并整理成可视化数据表格， 格式工整、简洁，数据准确 但数据维度有所缺失。 长文本（15000token）： 反应迅速，高效提取文本中 数据，输出格式规范的数据 表格，但集成数据维度仍然 不够全面。 DeepSeek 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排 序（直接分析并输出结果，不使用python） 提示词 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成 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 平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 •

联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 两种模型对比（5R） 维度 V3模型 R1模型 Regulation （规范性） 强规范约束 （操作路径明确） 弱规范约束 （操作路径开放） Result （结果导向） 目标确定性高 （结果可预期） 目标开放性高 Matrix) •功能范围 •专业技能 •决策权限 约束层: 3. 边界系统 (Boundary System) •伦理规范 •安全限制 •资源约束 操作层: 4. 工作引擎 (Operation Engine) •输入处理 •执行流程 •输出规范 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: Mermaid图表代码生成器 Mermaid语法的图表代码。 技能: 熟悉Mermaid的图表类型和语法，能高效将流程转化为代码。 理解流程分析、架构设计及结构化展示等领域知识。 约束: 代码必须符合Mermaid语法规范。 流程和结构表达需准确清晰。 流程图需要有二级、三级等多层级。 输出的代码格式应简洁且易于理解。 工作流程: 询问用户希望绘制哪种类型的图表。 收集详细的流程或架构描述。 根据描述分析并设计图表结构。

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 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 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 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 表达型（Expressive） 宣告型（Declarative） 主题聚焦机制（TFM）：锁定核心内容 �TFM的理论基础： TFM借鉴了认知语言学中的“原型理论”和“框架语义 学”，可开发以下技巧： �TFM实施步骤： 1. 定义主题原型：列出主题的关键特征和代表性例子 2. 构建语义框架：创建与主题相关的概念图 3. 设置重点梯度：按重要性排序相关概念和子主题 4. 创建

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 用。 • DeepSeek-R1是其开源的推理模型，擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么？ 直接面向用户或者支持开发者，提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景， 支持联网搜索与深度思考模式，同时支持文件上传，能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 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 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 表达型（Expressive） 宣告型（Declarative） 主题聚焦机制（TFM）：锁定核心内容 �TFM的理论基础： TFM借鉴了认知语言学中的“原型理论”和“框架语义 学”，可开发以下技巧： �TFM实施步骤： 1. 定义主题原型：列出主题的关键特征和代表性例子 2. 构建语义框架：创建与主题相关的概念图 3. 设置重点梯度：按重要性排序相关概念和子主题 4. 创建

36 PROMPT 以下是中国关于教育学考试的单项选择题，请选出其中的正确答案。 根据我国心理学家冯忠良教授的学习分类，培养学生品德要通过____。 A. 知识的学习 B. 技能的学习 C. 行为规范的学习 D. 态度的学习 答案：C 开设跨学科课程或建立跨学科专业体现了高等教育课程发展的____。 A. 综合化趋势 B. 多样化趋势 C. 人文化趋势 D. 科学化趋势 答案：A 心智技能的特点有____。

处理领域的卓越表现，成为推动语言理解、生成和应用的引 擎。 LLM 在多个领域都取得了令人瞩目的成就。在自然语言处 理领域，GPT 系列模型在文本生成、问答系统和对话生成 等任务中展现出色的性能。在知识图谱构建、智能助手开发 等方面，LLM 技术也发挥了关键作用。此外，它还在代码 生成、文本摘要、翻译等任务中展现了强大的通用性。 本报告从技术人视角出发，将深入探讨 LLM 技术的背景、 基础设施、应用现状，以及相关的工具和平台。 大模型训练平台与工具 基础设施 LLM Agent  备案上线的中国大模型  知名大模型  知名大模型应用 大模型 算力 工具和平台  LLMOps  大模型聚合平台  开发工具 AI 编程  插件、IDE、终端  代码生成工具 编程语言 3 / 32 LLM 技术背景 Transformer 架构和预训练与微调策略是 LLM 技术的核心，随着大规模语言数据集的可用性和计算能 7 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 用较小

8B 和 70B 模型。 图 2，时间线主要根据技术论文的发布日期（例如提交至 arXiv 的日期）来 确定大型语言模型（大小超过 10B）的发展历程。如果没有相应的论文，我们 将模型的日期设定为其公开发布或宣布的最早时间。我们用黄色标记那些公开 可用的模型检查点。由于空间限制，我们只包括那些公开报道评估结果的大型 语言模型。 Figure 2: 各个大型语言模型发布时间线 5 1.4 基础概念 工具，分别包括：问答，图像，视频，AI 编程，AI 提 示词和 AI 大模型，一共梳理挑选共计 38 个 AI 工具，其中很多都是开源！ 2.1 问答 2.1.1 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 场景中提 供辅助，包括聊天机器人、写作辅助、信息查询等。 2.1.2 Claude Claude 是 Anthropic 公司开发的一系列大型语言模型，它设计用于执行多种涉 及语言、推理、分析和编码的任务。 2.1.3 通义千问 通义千问（Qwen）是阿里云开发的一系列预训练的大型语言模型，用于聊天、 生成内容、提取信息、总结、翻译、编码、解决数学问题等多种任务。这些模型 在多种语言数据上

慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用  很多公司参与开源，帮助改进产品，众人拾柴火焰高， 反哺开源产品，形成正循环政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之十 中美差距快速缩小  美国预训练堆算 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 32 ——掀起新一轮AI科普教育 认知决定行动，这场全民AI科普对推动中国AI发展功不可没政企、创业者必读 开源改变行业格局，建立强大生态  开源战胜闭源，促使全球公司、开发者等转到开源  建立强大生态，成为全球人工智能根技术，无推广情况下各国 政府、企业、云厂商纷纷接入，获得全球最大影响力  改变中美竞争格局：美国是闭源封闭垄断思路，中国领导开源 文化，加速中国领先地位 因为开源透明可信任，企业和 政府可做大量私有化部署  一个开源产品获得突破之后，全世界都能分享成果，结束中国百模大 战，节省大量成本  很多公司参与开源，帮助改进产品，很多人基于DS生态开发应用产 品，增加影响力，人人为我，我为人人  技术开放，对人工智能行业形成蓬勃发展，寒武纪大爆炸，推动AGI 行业发展 DeepSeek颠覆式创新——开源 34政企、创业者必读 成本的急剧降低