输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略： ▪ 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于 验证。 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制 陷阱症状： 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理 4. 使用“跨域应用”提示探索新的应用场景 深度融合：整合知识与创意的提示语链优化策略 • 逻辑链（Logic Chain）：确保推理的严密性和论证的连贯性 三链融合模型 逻辑链优化策略 知识链优化策略 • 应用形式逻辑原理 • 构建论证结构图 • 使用逻辑关系词强 化连接 • 构建多层次知识图谱 • 实施知识检索与集成 • 进行跨域知识映射 优化提示语链不仅在于提示语的微调，更在于逻辑链、知识链与创意链的有效整合与融合。通过整合这三条链 条，可以提升生成内容的逻辑严谨性、知识广度与创新深度，达到最佳平衡。 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧

输出中包含看似专业但实际上不存在的术语 或概念 ▪ 对未来或不确定事件做出过于具体的预测 应对策略： ▪ 明确不确定性：鼓励AI在不确定时明确说明。 ▪ 事实核查提示：要求AI区分已知事实和推测。 ▪ 多源验证：要求AI从多个角度或来源验证信 息。 ▪ 要求引用：明确要求AI提供信息来源，便于 验证。 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 忽视伦理边界陷阱：低估AI的伦理限制 陷阱症状： 设计“创意组合”提示融合不同概念 4. 使用“叙事架构”提示创建统一的故事线 5. 应用“综合提炼”提示形成最终观点 �实战技巧：操作方法 1. 使用“随机输入”提示引入跨领域元素 2. 应用“类比映射”提示建立领域间的联系 3. 设计“抽象化”提示提取核心原理 4. 使用“跨域应用”提示探索新的应用场景 深度融合：整合知识与创意的提示语链优化策略 • 逻辑链（Logic Chain）：确保推理的严密性和论证的连贯性 三链融合模型 逻辑链优化策略 知识链优化策略 • 应用形式逻辑原理 • 构建论证结构图 • 使用逻辑关系词强 化连接 • 构建多层次知识图谱 • 实施知识检索与集成 • 进行跨域知识映射 优化提示语链不仅在于提示语的微调，更在于逻辑链、知识链与创意链的有效整合与融合。通过整合这三条链 条，可以提升生成内容的逻辑严谨性、知识广度与创新深度，达到最佳平衡。 创意链优化策略 • 应用创造性思维技巧

和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 和开发利用制度，持续推进高质量基础语料库和数据集建设，为人工智能安全 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 审查制度。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 （a）（b） 强化人工智能供 应链安全保障 人工智能安全风 险威胁信息共享 和应急处置机制 算力安全风险 4.1.3 （c） 供应链安全风险 4.1.3 （d） 安全风险与技术应对措施、综合治理措施映射表 应用安全 风险 网络域 风险 信息内容安全风险 4.2.1 （a） 实施人工智能应 用分类分级管理 建立人工智能服 务可追溯管理制 度 加大人工智能安 全人才培养力度 建立健全人工智 能安全宣传教育、

帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析， 预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化：在商业智能和数据 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  免费开放使用：所有用户均可免费访问，注册后可直接 使用。  海量学术资源整合：包含约1.8亿条学术元数据，涵盖 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 取科研资源，并生成相关的综述报告。平 台的优势在于其广泛的数据源和智能化的 文献推荐系统，支持跨学科的文献分析。 产品概况 功能亮点 功能亮点  较高格式规范输出：根据学术规范自动排版，生成符合 论文要求的文献综述结构。  中文内容丰富：在中文文献的分析上具有优势，能够详

Transformer) 的提出标志着 LLM 技术的飞速发展，其预训练和微调的 方法为语言任务提供了前所未有的性能，以此为基础，多模态融合的应用使得 LLM 更全面地处理各种 信息，支持更广泛的应用领域。 图源：https://postgresml.org/docs/.gitbook/assets/ml_system.svg 4 / 32 LLM 基础设施 01 03 02 04 向量数据库/数据库向量支持 据西南证券研究发展中心预测，2025 年向量数据库渗透率约 为 30%，则全球向量数据库市场规模约为 99.5 亿美元， 。 2023 年前四个月，向量数据库公司融资额 ，超过了 2022 年的总和 （图源：https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-infrastructure- vector-database/） 7 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 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.org/a/chanpin/oneflow/） 9 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 想要微调一个模型，一般包含以下关键步骤：

3 大模型 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获 得广泛的知识和能力。这些模型通常具有庞大的参数数量，能够处理复杂的任 务，如自然语言理解、图像识别、语音识别等。 闭源大模型包括 OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 BERT。这些模型因其 高效的学习能力和强大的通用性而受到关注。 开源大模型以 Meta 的 Llama 系列，2024 年 4 月，Llama3 Diffusion) 开源：由 StabilityAI 开发的开源 AI 模型，用于生成高质量的图像。 2.2.5 DALLE3 闭源：由 OpenAI 开发，是一个闭源的图像生成模型，可以根据文字描述生成 相应的图像。 2.2.6 Midjourney 闭源：由一个小团队开发的闭源 AI，专注于生成创意和艺术图像。 2.3 AI 视频工具 Figure 5: AI 视频工具 2.3.1 Sora Sora (OpenAI 公司) 内测：由 OpenAI 开发，目前处于内部测试阶段的项目。 8 2.3.2 Runway 闭源：一个闭源的创意工具，支持通过 AI 进行视频编辑和生成。 2.3.3 Pika 闭源的图像编辑工具，专注于简化图像处理流程。 2.3.4 腾讯智影 腾讯推出的 AI 视频编辑工具，支持视频内容的智能编辑和增强。 2.3.5 度加创作工具 度加创作工具是百度开发的一站式

通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 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 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  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， 48政企、创业者必读 如何解决 DeepSeek在政府、企业的应用问题？ 49政企、创业者必读 闭源云端通用大模型功能强大 但在政府企业场景中使用存在若干问题  训练知识为网上通用，缺少政府和企业内部知识，不懂业务，无 法解决实际问题  闭源模型云端部署，使用过程中数据外传上网，存在泄密风险  闭源模型规模庞大，无法为企业进行定制，无法本地部署  成本高昂，一般企业难以负担 50政企、创业者必读

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。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 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： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致 在非收敛性提示词下，AI展现出更多的多样性和创新性，超越现有知识框架，尝试生成新的组合。问题类型对生成文 本的重复率有显著影响，但对相似度的影响不明显。重复率的变化更多受到提示词的影响，而相似度的变化则主要源 于问题类型以外的其他因素。 p 通过调整提示词收敛性和对话轮次，AI从依赖已有知识的固定模式向创新性生成内容逐步转变，显示提示词设计和交 互频率的影响力。 结合自适应反馈和递进式提示链 让AI生成优质内容

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 基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感 器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等 标准。 1. 基础数据