“请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 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” 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt） 策略，它不仅告诉AI“做什么”，更重要的是指导AI“如何做”。

“请分三步推导勾股定理，参考： 1. 画直角三角形…” 直接提问（易跳过关键步骤） 创意写作 推理模型 鼓励发散性，设定角色/风格 “以海明威的风格写一个冒险故事” 过度约束逻辑（如“按时间顺序列出”） 通用模型 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” 预测2025年市占率，需使用ARIMA模型并解释参数 选择依据。" �实战技巧： 执行需求 �实战技巧： "将以下C语言代码转换为Python，要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使用numpy优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 创造性需求 "设计一款智能家居产品，要求： ① 解决独居老人安全问题； ② 结合传感器网络和AI预警； ③ 提供三种不同技术路线的原型草图说明。" • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt） 策略，它不仅告诉AI“做什么”，更重要的是指导AI“如何做”。

基于数据集，在整体数据概括后提供多个 深入数据挖掘方向，根据需求输入研究倾 向，高效生成多个维度的数据分析，语言 简洁，挖掘深度较浅。 Kimi k1.5 提供数据的潜在用途方向，深入分 析过程中，从多个维度（如时间、 语言、地区）深入挖掘数据意义和 关联性，进一步总结趋势结论并提 出相关建议。  Kimi k1.5该任务中表现最为出色，对特征进行精准分类，从多维度深入挖掘指定数据的深层内涵和关联性； 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 技术原理、应用现状、技术 挑战、未来展望等部分进行 层层递进。语言中多使用中 性描述，客观呈现研究进展 与问题 语言逻辑严谨，条理清晰，各部分 之间逻辑关系明确。在历史背景和 当前趋势部分，按照时间顺序和技 术创新进行分类，逻辑性强 内容结构 通过逻辑排序、层次化分段 和观点与事实的清晰区分， 确保生成的内容符合学术写 作标准。内容结构完整，包 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时，

场景：下午3点，你突然接到领导通知：“今晚4点前必须交一份10000字的智能物流园区项目方案书，客户临时提 前会议！”你大脑一片空白——手头只有零散的会议记录、几份过时的模板，且对“智能物流”技术细节不熟。电 脑右下角显示时间：3:05 PM，你手心冒汗，疯狂翻找资料，但文档光标始终停留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效 距调宽，快速“膨胀”页数。 ü 若有时间，再精雕细琢 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 场景：小李刚刚加入一家制造电子元器件的公司，作为一个新员工，他需要在短时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： 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过DeepSeek的数据分析功能，快速生成行业概览， 节省了手动整理的时间。 通过DeepSeek的多维度分析，深入了解行业的竞争格 局和市场机会。 效率更高： DeepSeek通过整合信息源和智能搜索，减少了手动查 找和整理的时间，新员工可以在短时间内快速上手。通 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信

未来所有科学研究都将以AI为中心 过去如何做蛋白质研究 AlphaFold 1. X射线晶体衍射 2. 核磁共振 3. 冷冻电子显微镜 1. 利用Transformer的预测能力， 2. 直接从蛋白质的氨基酸序列 3. 中预测蛋白质的3D结构 靠肉眼观察，几年才能发现一个复杂蛋 白质结构，半个世纪预测了20多万种 从数年缩短到几分钟，解开了生物学密码 成功预测了地球存在的2亿种蛋白质结构 45政企、创业者必读 AI辅助预约流程 传真识别智能体 接到传真，人工查看病历 利用多模态大模型，识别传真病历， 并自动录入数据库 数字人打电话给患者，预约就诊时间 大模型查询保险知识库，自动生成理赔申请， 提交保险公司 就诊预约智能体 保险报告生成智能体 人工打电话给患者，预约就诊时间 病人到医院就诊 人工填写理赔申请，提交保险公司 病人到医院就诊 社区医生将患者病历传真到斯坦福预约中心 65政企、创业者必读

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 工具梳理 大家有没有觉得 AI 工具太多，种类太多，老的还没用，新的就出来，头大得 很！有没有这种感觉？所以，在这一章，梳理主流的 AI 工具，注意不是穷举， 那些不经常用的工具，不浪费文字和耽误时间。 梳理总结六大类 AI 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 然后点击右下角创建并导入，如下图 43所示： 36 Figure 43: MaxKB 界面-知识库配置续 导入后，系统就会开始处理分析和接入，如图 44所示，文档导入时间长短取 决于文档内容的多少，内容越多，导入时间就越长。 Figure 44: MaxKB 界面-知识库配置续 5.6 MaxKB 配置本地 llama3 MaxKB 网站内的应用界面中，按照如下所示，图 45点击系统设置，然后再进

"time": < 新闻时间，格式为 YYYY-mm-dd HH:MM:SS ，没有请填 null>, "summary": <新闻内容总结> } USER 8 月 31 日，一枚猎鹰 9 号运载火箭于美国东部时间凌晨 3 时 43 分从美国佛罗里达州卡纳维拉尔角发射升空，将 21 颗星链卫星（Starlink）送入轨道。紧接着，在当天美国东部时间凌晨 4 时 48 分，另一枚猎鹰 美国太空探索技术公司（SpaceX）的猎鹰 9 号运载火箭（Falcon 9）在经历美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration，FAA）短暂叫停发射后，于当地时间 8 月 31 日凌晨重启了发射任务。 11. 宣传标语生成：让模型生成贴合商品信息的宣传标语。 SYSTEM 你是一个宣传标语专家，请根据用户需求设计一个独具创意且引人注目的宣传标语，需结合该产品/活动的核心价

在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模 型在各个领域都取得了突破性的进展。 处理文本数据的 GPT-4，能同时处理和理解多种类型数 据的多模态模型 DALL-E 3，以及开源大模型的代表 Lllama 2 都在短时间内获得了大量关注和用户，构成了 大模型领域的「第一梯队」。 讯飞星火 17 / 32 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

动挖掘与利用漏洞等方式，对广泛潜在目标发起网络攻击。 3.2.3 认知域安全风险 （a）加剧 “信息茧房” 效应风险。人工智能将广泛应用于定制化的信息 服务，收集用户信息，分析用户类型、需求、意图、喜好、行为习惯，甚至特 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房” 效应进一步加剧。 （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、- 7 - 人工智能安全治理框架 图像