普通人学 AI 指南 作者：郭震 日期：2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 进人工智能赋能新型工业化，特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和 实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求

▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 关系和完成所需的相对时间。” 6. 资源分配提示：“评估每个子任务的复杂度，分配1—10的'注意力分 数'，指导在执行过程中如何分配计算资源。” 7. 适应提示：“在执行每个子任务后，评估其输出质量和对总体目标的 贡献，必要时调整后续任务的优先级或内容。” 思维拓展的认知理论基础 生成阶段（Generate）和探索阶段（Explore），可 以将这一理论应用到AI内容生成的过程中，设计相 应的提示语策略。 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 • 实施概念重组与融合 • 进行情境转换与类比 三链融合的动态优化系统 • 平衡评估器：实时评估三链的 贡献度，确保均衡发展 • 适应性切换机制：根据任务需 求和当前输出，动态切换侧重 点 • 交叉强化策略：利用一个链条 的强点来补强另一个链条的弱 点 • 整合检查点：定期综合评估输 出的逻辑性、知识深度和创新

▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 关系和完成所需的相对时间。” 6. 资源分配提示：“评估每个子任务的复杂度，分配1—10的'注意力分 数'，指导在执行过程中如何分配计算资源。” 7. 适应提示：“在执行每个子任务后，评估其输出质量和对总体目标的 贡献，必要时调整后续任务的优先级或内容。” 思维拓展的认知理论基础 生成阶段（Generate）和探索阶段（Explore），可 以将这一理论应用到AI内容生成的过程中，设计相 应的提示语策略。 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 • 实施概念重组与融合 • 进行情境转换与类比 三链融合的动态优化系统 • 平衡评估器：实时评估三链的 贡献度，确保均衡发展 • 适应性切换机制：根据任务需 求和当前输出，动态切换侧重 点 • 交叉强化策略：利用一个链条 的强点来补强另一个链条的弱 点 • 整合检查点：定期综合评估输 出的逻辑性、知识深度和创新

评估中，你与领 导的意见出现了分歧。领导认为你在某些项目上的表现不够出色，而你则觉得自己的贡献没有得到充分的认可。这种情况导致 你和领导之间的关系变得紧张，双方在沟通时都带有一定的情绪。 具体情节：在一次绩效反馈会议上，领导指出你在团队合作和沟通方面需要改进，而你则觉得这些评价不够公平，因为你在项 目中贡献了很多创意和解决问题的方案。会议结束后，气氛变得尴尬，双方都没有找到解决问题的办法。 目 冷静下来，避免情绪化反应 • 示例：在会议结束后，先回办公室整理情绪，不要立即做 出反应。 2.表达感受，避免指责 • 示例：第二天，请求与领导进行沟通，表达你的感受： “我觉得在绩效评估中，我的一些贡献没有被完全看到， 这让我感到有些失望。” 3.倾听对方的观点，寻找共同点 • 示例：问领导，“您觉得我在团队合作和沟通方面可以改 进的地方具体有哪些呢？我很愿意听取您的建议。” 4.寻求共识，提出解决方案 益的体现，更标志着我国文化软实力 不断增强。近年来，国家大力支持文 化产业发展，推动创意与技术深度融 合，激励更多优秀作品涌现，培育文 化自信。展望未来，中国电影必将在 创新驱动下，以多元风貌走向世界， 为构建社会主义文化强国贡献更大力 量。国产电影正昂首阔步迈向辉煌未 来。铸就辉煌新梦。 https://yuanping.zeelin.cn/ 元评：一分钟快速生成多风格评论 • 培养“AI思维” ： 理解

构建负责任的人工智能研发应用体系。研究提出“以人为本、智能 向善”在人工智能研发应用中的具体操作指南和最佳实践，持续推进人工智能 设计、研发、应用的价值观、伦理观对齐。探索适应人工智能时代的版权保护 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

ted Reinforcement Learn- ing）得到中间推理模型（Iterim reasoning model）, 图8会详细解释中间模 型的训练过程。 DeepSeek-R1 核心贡献：首次验证了通过纯强化学习也能大幅提升大模 型推理能力，开源纯强化学习推理模型 DeepSeek-R1-Zero R1-Zero 能生成高质量的推理数据，包括大量长链式思维（Chain-of-Thought

版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：

2023 年 4 月注册成立公司，累计获得超过 3000 万美元的 投资，估值达到了 2 亿美元。 在 GitHub 上，LangChain 已经获得了超过 7 万个 Star 和 超过 2000 名贡献者。 27 / 32 LLM 的工具和平台：MaaS 平台 Gitee AI 是开源中国旗下的 MaaS 平台，提供模型、数据集，以及应用托管能力，同时接入了丰富的国产算力平台，为开发者 提供