SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 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 间内熟悉公司的产品线、组织 结构、内部系统以及行业情况。然而，公司的产品手册复杂，部门间的职责不清晰，内部系统操作繁琐，行业信 息量庞大，这些都让小李感到不知所措。他担心自己无法在短时间内快速上手，影响工作效率和表现。 以往的解决方式： • 依赖同事的口头介绍，容易遗漏重要信 息。 • 手动查阅厚重的产品手册和内部文档， 耗时较长。 • 参加多部门的培训，但信息量大，难以 消化。 • 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 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。” 2. 生成具体话术（用AI优化表达） p 操作：输入你的草稿：“张总，我家里有事要请假，但项目我会尽量兼顾。” p AI优化建议： • 强化共情：增加“我知道现在项目关键期，非常抱歉给您添麻烦”。

为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3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 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。

为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言, 长度200字” 输出塑造器 影响AI输出的形式和内容 “用简单的语言解释量子力学,假设你在跟 一个10岁的孩子说话” AI能力引导 器 引导AI使用特定的能力或技 能 “使用你的创意写作能力,创作一个关于时 间旅行的短篇故事” 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 掌握提示语设计：AIGC时代的必备技能 提示语设计的进阶技能 表1-3-3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 探索非常规的提示语方法 结合最新AI研究成果，拓展应用边界 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。

R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务， 所获取数据准确，少量数 据有所遗漏。 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。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 确代码，运行代码能生成本地文件， 但提取数据结果为空。 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。 文件数据读取 1、读取文件； 2、根据指定内容整理成表格。 任务 Open AI o3mini 暂不支持附件上传，响应速度 当天的公路客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分 比。4.当天的民航客运量、比2024年同期多或者少的百分比、环比的百分比。 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。 文件数据读取 Claude 3.5 sonnet 很好地完成了数据读取及提取 任务，没有漏数据指标，数据 逻辑性很好 Kimi

2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技 或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地 误导、影响，以至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。

组织策略 C. 复述策略 D. 做笔记策略 答案：B 有学者强调，教育要根据一个民族固有的特征来定，这种观点体现了____ A. 生产力对教育的影响和制约 B. 政治制度对教育的影响和制约 C. 文化对教育的影响和制约 D. 经济制度对教育的影响和制约 答案： OPTIONS - A - B - C - D Table 15 | An example of C-Eval. 37 PROMPT

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  中国人民使用的AI工具先进性已超过美国，普及率超过美国， 使用AI人口超过美国总人口，且直接用上最先进的DeepSeek-R1 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  Dee

管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 准。 5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法 和指标，平衡产业发展与环境保护，包括促进生态可持续的人工 智能软件开源基础框架，人工智能系统能效评价，人工智能与资 7 源利用、碳排放、废弃部件处置等标准。 （二）基础支撑标准

型进行微调，以适应特定任务，如行业术语、企业内部知识库等。 3. 离线运行，适用于无网络环境。可在离线环境下运行：适用于无互联网 连接或网络受限的场景。提高系统稳定性：即使云服务宕机，本地大模型依 然可以正常工作，不受外部因素影响。 本教程搭建 DeepSeek 好处 本地搭建 DeepSeek 三个比较实际的好处： • 本教程接入的是 DeepSeek 推理模型 R1，开源免费，性能强劲 • 本教程搭建方法 零成本，不需花一分钱。

TPU）、内存、存储空间以及处理 大量数据的能力。LLM 需要非常强大的算力来处理、理解和生成文本，因为它们涉及到数十亿甚至数万亿个参数的训练和推理。 LLM 的基石是算力，而算力的基石是硬件，硬件的性能直接影响着计算任务的速度、效率和能力。 是全球领先的 GPU 制造商，提供了强大的图形处理单元，专门用于深度学习和AI计算。 AI 处理器和基础软件构建 Atlas 人工智能计算解决 方案，打造面向“端、边、云”的全场景