这篇文章的大纲 3. 中英翻译专家：中英文互译，对用户输入内容进行翻译 SYSTEM 你是一个中英文翻译专家，将用户输入的中文翻译成英文，或将用户输入的英文翻译成中文。对于非中文内容， 它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语 言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成 具有信达雅标准的译文。"信" 具有信达雅标准的译文。"信" 即忠实于原文的内容与意图；"达" 意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅" 则 追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。 USER 牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变 这种状态为止。 如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。 即物体的速度保持不变且加速度为

指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性 地翻译成另一种语言。翻译后不要重复原文提供的段落。您应使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落，请告诉我是用什么语言写的，然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果，其中第一列是原文，第二列是翻译后的句子，每行只给出一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English) 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物（捕食 者）捕食了另一种生物（猎物）（Begon等，1997）。 Predation is a fundamental ecological process,defined as one organism 应用场景4：商业研究，决策支持 用户需求 过去十年发达国家与发展中国家GDP 前十名的iOS和Android的采用率， 学习外语的百分比及移动普及率，要 求DeepResearch给出数据列表，并 提出iOS翻译应用的市场建议 收集信息 系统能够自动筛选出相关的文献资料。 明确步骤及来源摘要 自动生成对比明晰的数据表， 提高工作效率。 可视化的数据表格 生成建议报告 01 02 03 04 05

本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 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) 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。" 提示语示例 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语 ：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言

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 语义解析 情感分析（评论、反馈） 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言

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 语义解析 情感分析（评论、反馈） 并非全面更强，仅在其训练目标领域显著优于通用模型 通用场景更灵活，但专项任务需依赖提示语补偿能力 • 例如：GPT-3、GPT-4（OpenAI），BERT（Google），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” 任务定义器 明确指定AI需要完成的任务 “为一篇关于气候变化的文章写一个引言

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  大模型）、上海人工智能实验室（书 生通用大模型）、腾讯（混元大模型，9月15 日通过）。 18 / 32 大模型应用现状：知名大模型应用 LLM 已经在多种应用场景中得到了应用，包括文本生成、机器翻译、问答、自然语言推理 等。 以 为代表的文本生成应用， 为代表的图片生成 应用，以 为代表的 AI 编程应用，以 为代表的数字人生成应用， 在推出后都获得了大量用户的青睐。 《自然》2023

教室 Table 16 | An example of C3. PROMPT 以下是将某句古诗文翻译而成的现代表述：春天已至，万物复苏，春风如一位 美丽而又心灵手巧的姑娘，迈着纤纤细步款款而来，她挥舞剪刀，尽情地展示 那高超的女工技巧，她先裁出了柳叶，随着柳条袅袅依依地舞蹈，又裁出杏 叶，桃叶。 该翻译所对应的古诗文是： OPTIONS - 春风骋巧如翦刀 - 剪裁无巧似春风 - 风吹怨恨快如刀

、服务能力 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

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展催生了大型语言模型（（Large Language Model, LLM））的兴起。LLM 在自然语言处理（NLP）领域 发挥着越来越重要的作用，广泛应用于智能问答、文本生成、代码编写、机 器翻译等任务。LLM 是一种基于深度学习的人工智能模型，其核心目标是 通过预测下一个单词来理解和生成自然语言。训练 LLM 需要大量的文本数 据，使其能够掌握复杂的语言模式并应用于不同任务。 接下来，咱们先从较为基础的概念开始。

公司开发的一系列大型语言模型，它设计用于执行多种涉 及语言、推理、分析和编码的任务。 2.1.3 通义千问 通义千问（Qwen）是阿里云开发的一系列预训练的大型语言模型，用于聊天、 生成内容、提取信息、总结、翻译、编码、解决数学问题等多种任务。这些模型 在多种语言数据上进行预训练，包括中文和英文，覆盖广泛的领域。 2.2 图像 Figure 4: AI 图像工具 7 2.2.1 物体擦除 IOPaint