要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你 的人类参赛者；在工程任务中DeepSeek-R1表现略优 于 DeepSeek V3，这对开发人员在实际任务中有潜在帮助。  知识类任务表现  其他任务表现 • 在创意写作、问答、编辑、摘要等任务中，DeepSeek R1 表现优异。 • 非考试类智能处理能力强大：在 AlpacaEval 2.0 和 ArenaHard 中， 胜率分别为 87.6% 和 92.3%。 79.8 ChatGPT 中，选择「message composer」中的 deep research 并输入 查询 可以附加文件或电子表格，为问题添 加上下文。一旦开始运行，侧边栏将 显示所采取的步骤和使用的来源摘要。 1.多步骤 自主研究 2.端到端强化学习 3.深度信息整合 输入 提示 文本、图像、 PDF 解释、推理 调整 优化 查找、分析 综合数百个 在线资源 以研究分析师的水平 创建一份综合报告

章节页标题，页面标题为第二层级，页面内容要点为第三和第四层级。关键内容可以用流程图呈 现。不少于30页内容。 4. 生成关键页面的流程图，针对部分核心页面内容，生成流程图。 输出内容及格式: 1、研究资料摘要，表格格式，包含报告主题、关键摘要、报告地址，不少 于5份； 2、PPT大纲，Markdown格式，不少于30页； 3、核心内容的流程图，Mermaid格式。

表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 资源合理 风险可控 为[品牌名称]的[营销活动名称]设计一个详细可行的执行方案。该方案应能将创 意概念和传播策略有效转化为具体行动，确保活动的顺利开展和目标达成。请遵循 以下要求： 1. 执行摘要（300字内）：概括整个执行方案的核心内容、主要目标和关键成 功因素。 2. 项目团队构成（300字内）：列出核心项目团队成员，包括内部人员和外部 合作方。明确每个角色的主要职责和决策权限。

表格、列表生成（如日程安排、菜谱） 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 资源合理 风险可控 为[品牌名称]的[营销活动名称]设计一个详细可行的执行方案。该方案应能将创 意概念和传播策略有效转化为具体行动，确保活动的顺利开展和目标达成。请遵循 以下要求： 1. 执行摘要（300字内）：概括整个执行方案的核心内容、主要目标和关键成 功因素。 2. 项目团队构成（300字内）：列出核心项目团队成员，包括内部人员和外部 合作方。明确每个角色的主要职责和决策权限。

语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01

成熟度评估、生成内容评价等标准。 4. 自然语言处理标准。规范自然语言处理中语言信息提取、 文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分 析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语 言大模型等标准。 5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、 数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全 双工交互、语音大模型等标准。 6. 计算

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。 2 / 32 LLM Tech Map  向量数据库