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 增长趋势与政策关联性； ② 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； 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维

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 增长趋势与政策关联性； ② 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； 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维

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 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) 你已经预料到会被问到婚姻 问题。七大姑八大姨们纷纷关心你的婚恋状况，问题接二连三地抛来，让你感到压力重重。 目标：在不伤害长辈感情的情况下，妥善处理亲戚的催婚问题，维护家庭和谐，同时保护自己的个人空间和选择。 对话技巧 p 使用“我”语句：如“我感到…”，避免指责。 p 运用幽默：如“现在我还是专心工作，等以后有了 对象再来麻烦您操心！” p 避免冲突：寻找共同点，如“您说得对，婚姻很重 p 坦诚交流，表达立场 示例：温和地说明，“我现在在工作上有些目标想要实 现，婚姻大事需要时间和精准的选择。” p 设定界限，明确底线 示例：礼貌但坚定地说，“我会认真考虑，但希望能有 自己的空间去选择。” p 转移话题，缓解气氛 示例：主动询问，“您最近有什么新鲜事吗？我听说您 最近在学习摄影？” p 寻求家长支持 示例：私下对父母说，“我知道大家都很关心我，但我 希望能有时间去寻找合适的伴侣，希望您能理解和支持

码补全 7B - RAM: 8-10GB - GPU: GTX 1680（4-bit量 化） - 存储: 8GB - 内存: 16GB（M2 Pro/M3） - 存储: 8GB 中等复杂度问答、代码 调试 14B - RAM: 24GB - GPU: RTX 3090（24GB VRAM） - 存储: 20GB - 内存: 32GB（M3 Max） - 存储: 20GB 下载并合并模型分⽚： 3. 安装Ollama： 4. 创建Modelfile： 5. 运⾏模型： 4. 性能调优与测试 GPU利⽤率低：升级⾼带宽内存（如DDR5 5600+）。 扩展交换空间： 六、注意事项与⻛险提示 1. 成本警示： 70B模型：需3张以上80G显存显卡（如RTX A6000），单卡⽤户不可⾏。 671B模型：需8xH100集群，仅限超算中⼼部署。 2. 替代⽅案：

家机制，解决了专家模块工作量不平 衡的问题。 混合专家（MoE）架构 通过低秩压缩减少推理时的内存占用， 同时保持与传统多头注意力（MHA） 相当的性能。MLA在训练中减少了 内存和计算开销，在推理中降低了 KV缓存占用空间。 多头潜在注意力（MLA）机制 通过序列化预测未来多个令牌，增强 模型的上下文建模能力，并支持推测 解码加速推理。MTP在特定场景下同 时预测多个令牌，提高信号密度，减 少上下文漂移和逻辑连贯性问题。 蒸 馏 后 的 模 型 参 数 量 大 幅 减 少 ， 例 如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，相比原始 的DeepSeek-R1（671B参数），计算复杂度显著降低。 • 性能优化：在代码和数学基准测试中，蒸馏技术显著提升了模 型性能。例如，在基准测试中，蒸馏后的DeepSeek-V2.5模 型在Pass@1和Length指标上均显著优于基线模型。 芯片、 云平台、操作系统等产业的发展。 技术深化：突破局限，能力提升 DeepSeek R1展示了强化学习技术和算法创新在 AI 领域的巨大潜力，但其仍然处于发展阶段，存在一定局限性和优化 空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1 可能会在以下几个方面实现进一步的突破： 通用能力提升 解决语言混杂问题 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮 对话、复杂角色扮演和

感知AI 认知AI 生成式AI 多模态AI 推理式AI 9政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件，促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求，减少推理成本  训练成本降低，堆显卡模式受质疑，探索新思路，算法优化空间大  无需训练自己的基座模型，直接部署在DeepSeek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上，使用成本降低，形成分布式推理网络

。 PromptPerfect 29 / 32 LLM 世界的基石：算力 LLM 的算力指的是执行这些模型所需的计算资源。这包括用于训练和运行模型的硬件（如 GPU 或 TPU）、内存、存储空间以及处理 大量数据的能力。LLM 需要非常强大的算力来处理、理解和生成文本，因为它们涉及到数十亿甚至数万亿个参数的训练和推理。 LLM 的基石是算力，而算力的基石是硬件，硬件的性能直接影响着计算任务的速度、效率和能力。

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 1.4.1 上下文窗口 上下文窗口指的是模型一次可以处理的最大文本长度。这个长度通常用“to-

（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、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区