复杂问题的方式。这种方法主要基于分而治之原则、层级结构理论以及认知负荷理论作为其理论基础。 设计基于任务分解的提示语链涉及以下步骤： 明确总体 目标 识别主要 任务 细化子任 务 定义微任 务 设计对应 提示语 建立任务 间联系 加入反馈 调整机制 SPECTRA任务分解模型 • Segmentation（分割）：将大任务分为独立但相关的 部分 • Prioritiz 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 • 个性化学习路径 输入空间定义 明确要融合的两个或多个概念领域 通用空间识别 找出输入空间之间的共同特征 选择性投射 从输入空间选择相关元素进行融合 涌现结构构建 在融合空间中创造新的、创新结构 简单行动设计：要求设计一个简单、具体的第一步行动 4. 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行 动。请遵循以下结构和要求： （1）注意力抓取（30字以内）： 创作一个引人注目的标题 要求：包含行动词和具体数字，如“立省30%”、“7天见效”等

复杂问题的方式。这种方法主要基于分而治之原则、层级结构理论以及认知负荷理论作为其理论基础。 设计基于任务分解的提示语链涉及以下步骤： 明确总体 目标 识别主要 任务 细化子任 务 定义微任 务 设计对应 提示语 建立任务 间联系 加入反馈 调整机制 SPECTRA任务分解模型 • Segmentation（分割）：将大任务分为独立但相关的 部分 • Prioritiz 传统图书馆：知识储备、系统分类、安静学习、专业指导 （2）共同特征： • 信息存储和检索 • 用户群体链接 • 知识分享 （3）融合点： • 实时知识互动 • 知识深度社交网络 • 数字化图书馆员服务 • 个性化学习路径 输入空间定义 明确要融合的两个或多个概念领域 通用空间识别 找出输入空间之间的共同特征 选择性投射 从输入空间选择相关元素进行融合 涌现结构构建 在融合空间中创造新的、创新结构 简单行动设计：要求设计一个简单、具体的第一步行动 4. 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行 动。请遵循以下结构和要求： （1）注意力抓取（30字以内）： 创作一个引人注目的标题 要求：包含行动词和具体数字，如“立省30%”、“7天见效”等

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。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 受众自动生成创意广告文案和宣传语，提高广 告创作效率。 • 中小企业AI定制化服务：为中小企业提 供定制化的AI解决方案，如智能客服、营销 和办公工具，提升企业竞争力。 • 开源AI教育平台：借助DeepSeek R1 的低成本特性，创建开源AI教育平台，提供 免费课程和实验资源，促进AI教育普及。 了坚实的基础， 使模型在后续的强化学习阶段能够更稳定地学习和优化。它解 决了纯强化学习训练中可能出现的可读性差和语言混杂等问题。 第一阶段：推理 导向的强化学习 基 于 冷 启 动 数 据 微 调 后 的 基 础 模 型 ， 进 行 大 规 模 强 化 学 习 。 此 阶 段 引 入 语 言 一 致 性 奖 励 ， 优 化 模 型 在 数 学 、 编 程 等 结 构 化 任 务 拒 绝 采 样 从 R L 检 查 点 生 成 新 的 合 成 数 据 ， 并 与 写 作 、 事 实 问 答 等 领 域的监督数据混合。 然 后 对 基 础 模 型 进 行 两 轮 微 调 ， 进 一 步提升模型的性能。 第三阶段：全场 景强化学习 结 合 规 则 奖 励 （ 针 对 推 理 任 务 ） 和 神 经 奖 励 模 型 （ 针 对 通 用 任 务 ） ， 对

推理网络  技术门槛降低， 可标准化、SaaS化部署，下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使用多个DeepSeek，解决不同场景需求  中小企业免费部署，消除数字鸿沟  个人可以拥有自己的DeepSeek ，可以成为超级个体  对于创业者得到世界最先进大模型，如虎添翼，和巨头站在 59政企、创业者必读 关键基础之一：知识库打造 知识库打造是DeepSeek更懂企业的基础 知识自动汇集，不流失 多模态数据处理和理解 非结构化文档处理和理解 搜索，辅助内部办公和外部客户服务 为业务大模型RAG做准备 内部知识管理 • 把企业内部的碎片化知识， 把专 家头脑中的经验转化为显性知识 管理起来， 如员工邮件、 文档文 件、 聊天记录、 工作记录等 工作流知识管理 1 会写提示词与大模型进行对话，掌握一定的提示词能力（纳米AI） 基础级 69政企、创业者必读 拥抱DeepSeek 直接使用“纳米AI”个人版  搭载DeepSeek-R1联网满血版模型，且服务非常稳定  支持语音搜、拍照问，直接生成答案，支持文生图、图 生视频，用户体验超过官方版DeepSeek  实现“实时搜索+复杂推理”的完全融合  集成国内16家大模型厂商50多款模型，用户可自由选

伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 - 液态氮急冻薄荷叶萃取的翡翠色精油 ???️ 味觉风暴： •第1层：青椒脆片释放灯笼椒特有的清甜 •第2层：烟熏红椒粉在慕斯中爆破出暖意 •第3层：辣肠碎粒带来咸鲜微辣的颗粒感 •终章：薄荷冷萃油在舌尖炸开极地般的清凉 ??? 分子料理技法： 1.反卷造型：将传统卷物内外翻转，脆网外露包裹柔嫩内馅 2.温差游戏：65℃温热慕斯与-196℃冷萃油同盘 3.质构悖论： 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理 常见问题： 与甲方客户的沟通效率低，信息不对称，导致响应不及时或错误 场景：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问 题，例如： • 我们公司的最新促销活动是什么？ • 我的订单状态是怎样的？ • 能否提供更详细的产品规格说明？ • 我们需要调整交货时间，能否协调？ “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！ 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理） 优先级排序（幼儿园事务＞会议准备＞生活采购） 生成最优动线：地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备： 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组

可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互。ollama 软件 win 和 mac 都包括，如图 11 所示。 13 Figure 11: Ollama 下载 在这里已经为大家准备好，只需要在我的微信公众号郭震 AI，回复消息： ollama，就能下载到软件。 下载之后打开，直接点击 Next 以及 Install 安装 ollama，安装步骤非常简 单。 3.1.2 步骤 2：安装 Llama 一致性：确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性：容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，实现跨平台的可 移植性。 4. 易于扩展：Docker 可以方便地扩展并支持微服务架构的部署。 基本概念： 1. 容器（Container）：轻量级、独立的可执行软件包，包含了运行所需的代 码、运行时、系统工具、系统库和设置。 2. 镜像（Image）：用于创建容器的只读模板。一个镜像可以包含完整的操作

更多 Deepseek 和 AI 资料，欢迎关注微信公众号【星禾光年 AI】，回复【deepseek】获取 1. 万能提示词生成模版：根据用户需求，帮助生成高质量提示词 SYSTEM 你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成， 要求： 1. 以 Markdown 格式输出 2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备 3

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 6.4 社会公众安全应用指引 ……………………………… 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 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

2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升， 新制定国家标准和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上，促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制， 加快人工智能领域关键共性技术研究，推动先进适用的科技 企事业单位积极参与国际标准化活动，携手全球产业链上下 游企业共同制定国际标准。 三、建设思路 （一）人工智能标准体系结构 人工智能标准体系结构包括基础共性、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、安全 /治理等 7 个部分，如图 1 所示。其中，基础共性标准是人 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 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

：这些框架经过优化，以充分利用 GPU、TPU 等高性能计算硬件，以加速模型 的训练和推理过程。 ：为了处理大型数据集和大规模参 数网络，这些框架通常设计得易于水平扩展， 支持在多个处理器或多个服务器上并行处理。 ：它们提供工具来有效地加 载、处理和迭代大型数据集，这对于训练大 型模型尤为重要。 国产深度学习框架 OneFlow 架构 （图源：https://www.oneflow.o 这些平台提供了从模型开发到部署的综合解决方案，包括计算资源、 数据存储、模型训练和部署服务。它们通常提供易于使用的界面，支 持快速迭代和大规模部署。Amazon SageMaker、Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure Machine Learning 都是提供端到 端机器学习服务的云平台。 这些工具和库专门为加速机器学习模型的训练和推理而设计，通常利 用 大模型应用现状：首批备案上线的中国大模型 8 月 31 日，百度、字节、商汤、中科院旗下 紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业 / 机构的大模型产品首批通过《生成式人工智能 服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公 众提供服务。 具体包括：百度（文心一言）、抖音（云雀大 模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院 （紫东太初大模型）、百川智能（百川大模 型）、商汤（日日新大模型）、MiniMax