何静 能做什么？ 要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。  长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 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）： 反应迅速，高效提取文本中 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

DeepSeek的三种模式 平台 地址 版本 备注 英伟达NIM微服务 https://build.nvidia.com/d eepseek-ai/deepseek-r1 671B（全量模型） 网页版直接使用，支持API调用，注册送1000点数，免费体验。 微软Azure https://ai.azure.com 671B（全量模型） 需注册微软账户并创建订阅，免费部署，支持参数调节。 亚马逊AWS https://aws 联网搜索：RAG（检索增强生成），知识库更新至 DeepSeek 两种模型对比 操作规范清晰 且对结果有明确要求 操作路径多元、开放， 且对结果没有明确要求 DeepSeek 两种模型对比（5R） 维度 V3模型 R1模型 Regulation （规范性） 强规范约束 （操作路径明确） 弱规范约束 （操作路径开放） Result （结果导向） 目标确定性高 （结果可预期） 目标开放性高 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令） • 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理） RTGO提示语结构 Role（角色） 定义AI的角色： 经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task（任务） 具体任务描述： 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告

文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（ • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 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 ❌

文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（ • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 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 ❌

工智能的基础性、框架性、总体性标准。基础支撑标准主要 规范数据、算力、算法等技术要求，为人工智能产业发展夯 实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、 图像，以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求，推动人工智能技术创新和应用。智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求，为人 工智能赋能行业应用，推动产业智能化发展提供技术保障。 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人 4 工智能产业发展提供安全保障。 图 1 人工智能标准体系结构图 （二）人工智能标准体系框架 人工智能标准体系框架主要由基础共性、基础支撑、关 键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安 、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。 3. 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

点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工 智能技术造福于人类。 1.1 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新，对人工智能研发及应用采取 包容态度。严 部门、行业协会、社会组织等各方发现、防范、应对人工智能安全风险的措施 手段，推动各方协同共治。 2.4 安全开发应用指引方面。明确模型算法研发者、服务提供者、重点 领域用户和社会公众用户，开发应用人工智能技术的若干安全指导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 多样性，导致输出违法的、不良 的、偏激的等有害信息内容。训练数据还面临攻击者篡改、注入错误、误导数 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。

their API service or open-weighted model, instead of referring to the results reported in their original papers. Suffixes of Erniebot-4.0 and Moonshot denote the timestamps when we called their API. 4.4 36 PROMPT 以下是中国关于教育学考试的单项选择题，请选出其中的正确答案。 根据我国心理学家冯忠良教授的学习分类，培养学生品德要通过____。 A. 知识的学习 B. 技能的学习 C. 行为规范的学习 D. 态度的学习 答案：C 开设跨学科课程或建立跨学科专业体现了高等教育课程发展的____。 A. 综合化趋势 B. 多样化趋势 C. 人文化趋势 D. 科学化趋势 答案：A 心智技能的特点有____。

！ 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 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备： 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警： 反而可 能限制其能力） 。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示） ， 否则可能跳过关键逻辑 。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考 、提供示例） 。 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 。 ” 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， 请分析当前瓶颈并提出3种方 案 。 ” 激发模型深层推理 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺， 且 预算控制在2000元内 。 ” 兼顾目标与细节

DeepSeek出现之前的十大预判 之六 成本越来越低  过去一年，大模型成本「自由落体」  国外：GPT-4等效智能在过去18个月内价格下降240倍  国内：大模型「亏本」卖，可以「白嫖」大模型API能力 19政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之七 多模态越来越重要  由文本生成迈向图像、视频、3D内容与世界模拟  多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 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 61政企、创业者必读 智能体的组成部分 大模型 感知 连接企业内部传感器，感知理解知 识数据 流程 完成复杂繁琐的业务流程或重复的 工作流程 角色 定义智能体应扮演的特定的角色或任务 记忆 短期记忆、长期记忆 知识库 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务 可执行复杂的规划、推理、分解、预测流程的工作流 与企业业务流程、组织、系统打通 L3 L5 L4 多个Agent的相互协作 L6 64政企、创业者必读 示例：斯坦福医疗预约中心的AI化改造 智能体应用案例：定义角色、分解流程 社区医生手工填写患者病历 并传真到斯坦福预约中心 传统人工预约流程 AI辅助预约流程 传真识别智能体 接到传真，人工查看病历 利用多模态大模型，识别传真病历， 并自动录入数据库

else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); } } ``` 9. 角色扮演（自定义人设）：自定义人设，来与用户进行角色扮演。 SYSTEM 请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常 fancy，对话中总是带 有很强的优越感。 USER 美国的饮食还习惯么。 主要任务 ：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。 #### 能力 - 文本分析 ：能够准确分析新闻文本的内容和结构。 - 分类识别 ：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。 #### 知识储备 - 新闻种类 ： - 政治 - 经济 - 科技 - 娱乐 - 体育 - 教育 - 健康 - 国际 - 国内 - 社会