、质量评估或产品验证的最终依据。 文本数据集成 1、分别阅读约7000token和15000token的文 本内容，测试模型对中、长文本处理效果 2、整理集成可视化的数据表格 3、按照日期规范排序 任务 Open AI o3mini 一般文本（7000token）： 能够高效提取文本中的数据， 并整理成可视化数据表格， 格式工整、简洁，数据准确 但数据维度有所缺失。 长文本（15000token）： 数据，输出格式规范的数据 表格，但集成数据维度仍然 不够全面。 DeepSeek R1 一般文本（7000token）：能 详细全面地提取文本数据，并 集成可视化表格，但受大样本 或模型稳定性影响，输出表格 末尾缺失，需要重复尝试生成。 长文本（15000token）：暂时 无法给出答复。 【所需阅读文本】请根据以上文本完成以下三个任务：1、阅读 文本内容；2、整理集成可视化的数据表格；3、按照日期规范排 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。 文本数据集成  一般文本处理任务中，DeepSeek R1所提取的文本数据维度最为全面，但容易受文本长度或模型稳定性影响出现失误；其他三个模型在文本数 据提取过程中，都存在对部分数据的忽略问题，没有完整集成到可视化表格中；  长文本处理任务中，Kimi k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数

果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 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” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） �基于SPECTRA模型的提示语链设技巧： 1. 分割提示：“将[总任务描述]分解为3—5个主要组成部分，确保每个 部分都是相对独立但与整体目标相关的。” 2. 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和

果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 直接给出明确步骤或 格式要求 简单任务、需快速执行 “用Python编写快速排序函 数，输出需包含注释。” ✅ 结果精准高效 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程， 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” 分步指导（如“先写递归函数”） 通用模型 细化步骤，明确输入输出格式 “先解释快速排序原理，再写出代 码并测试示例” 模糊需求（如“写个排序代码”） 多轮对话 通用模型 自然交互，无需结构化指令 “你觉得人工智能的未来会怎样？” 强制逻辑链条（如“分三点回答”） �基于SPECTRA模型的提示语链设技巧： 1. 分割提示：“将[总任务描述]分解为3—5个主要组成部分，确保每个 部分都是相对独立但与整体目标相关的。” 2. 优先级提示： “对上述分解的任务进行优先级排序，考虑它们对总 体目标的重要性和逻辑顺序。” 3. 细化提示：“选择优先级最高的子任务，将其进一步细化为2—3个具 体的行动项或小目标。” 4. 连接提示：“分析各个子任务之间的关系，确定它们如何相互支持和

方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “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 ✓ 立刻赶往医院。如果指标比较严重，需要立即行动；否则，可以在家庭和工作 冲突稍缓后，安排陪同父母进行进一步检查。 p 明确背景和身份 p 详细描述各个情境 p 说明你当前的困惑或目标 p 提出具体问题 p 请求分步建议或优先级排序 p 提供更多背景信息（如需要） 情景还原：你是一个白领，面临以下事情：19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、 健身教练多次提醒体脂率超标、父母体检报告出现异常指标 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社交障碍？DeepSeek教你‘高情商’破局！ 场景1：过年催婚如何通过AI应对 场景描述：春节家聚，面对七大姑八大姨的催婚问题

14: 第一次提问：你是谁，用中文回答 发第二条消息，”Python 代码，冒泡排序，代码 + 解释”，回答响应非常快， 如图 15所示： Figure 15: 第二次提问：Python 代码，冒泡排序 再告诉它，用中文回答，返回中文回答结果，如图 16 所示： 16 Figure 16: Python 代码，冒泡排序，中文回答 如果想用中文回复，保险的做法，每次问答时，提问最后加一个中文回复这

通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 错误决策，以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 等问题，将对用户人身生命财产安全、经济社会安全稳定等造成安全威胁。 （b）用于违法犯罪活动的风险。人工智能可能被利用于涉恐、涉暴、涉赌、 涉毒等传统违法犯罪活动，包括传授违法犯罪技巧、隐匿违法犯罪行为、制作 违法犯罪工具等。 （c）两用物项 不同地区人工智 能鸿沟。 （b）挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用，可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、 教育观，对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 （c）未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展，不排除人工 智能自主获取外部资源、自我复制，产生自我意识，寻求外部权力，带来谋求 与人类争夺控制权的风险。 4. 技术应对措施 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 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。

（路径灵活性） 线性路径 （流程标准化） 网状路径 （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础

算力中心标准。规范面向人工智能的大规模计算集群、 新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储 8 等基础设施的技术要求和评估方法，包括基础设施参考架构、计 算能力评估、技术要求、稳定性要求和业务服务接口等标准。 6. 系统软件标准。规范人工智能系统层的软硬件技术要求， 包括软硬件编译器架构和优化方法、人工智能算子库、芯片软件 运行时库及调试工具、人工智能软硬件平台计算性能等标准。

g）：可以根据特定业务需求对模 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

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