CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 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 类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。

CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 通用模型 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子’和‘沙漠’ 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 类元素和控制类元素： 结构类元素用于定义生成内容的组织形式和呈现方式， 决定了AI输出的结构、格式和风格。 控制类元素用于管理和引导AI的生成过程，确保输出 符合预期并能够进行必要的调整，是实现高级提示语 工程的重要工具。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语元素组合矩阵 提示语元素协同效应理论的核心观点包括： ▪ 互补增强：某些元素组合可以互相弥补不足，产生1+1>2的效果。

20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  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 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读 22 DeepSeek出现之前的十大预判 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业 仔细思考政企、创业者必读 DeepSeek-R1是AI发展史上的重要里程碑 R1形成了新的AGI定律，加速了AGI发展 Alpha Zero时刻 • ChatGPT大模型， 通过预训练方式，实现涌 现，理解人类语言和知识 • 诞生预训练Scaling Law Deepseek-R1时刻 • o1采用强化学习，但训练复 杂推理能力，技术未公开 • DeepSeek-R1 探索出RL方 法，且公开技术 • 诞生推理型Scaling Law DeepSeek颠覆式创新——技术创新 29政企、创业者必读 技术上实现对美国的赶超 掌握通向AI下一阶段的方法论

对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。 提示词集。 三 效果如何？ 元知AI综述工具 元知是国内由清华、北航专家团队研发的一个AI学术平台，目前其AI综述生成工具已开放使用，能够帮助用户从海 量文献中提取核心信息，通过自然语言处理算法，实现从文献梳理到观点提取到研究评论的一键式全自动生成。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  多版本与模块化支持：目前提供三个版本（基础版、增 强版、专业版），能够灵活应对不同用户的综述需求。 工 无数据检索：以中国知网数据库作为支撑，通过关键词 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，仅支持中文 检索。 斯坦福STORM 斯坦福STORM平台是由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  资料整合与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献， 并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连

tokens 的训练数据，在推理、数学、 代码生成、指令跟踪等能力获得大幅度提升。 3.1 大模型 Llama3 3.1.1 步骤 1：安装 Ollama Ollama 可以简单理解为客户端，实现和大模型的交互。ollama 软件 win 和 mac 都包括，如图 11 所示。 13 Figure 11: Ollama 下载 在这里已经为大家准备好，只需要在我的微信公众号郭震 AI，回复消息： 快速部署：Docker 容器可以在几秒钟内启动，提高了开发和部署的效率。 2. 一致性：确保应用在开发、测试和生产环境中具有一致的运行环境。 3. 可移植性：容器可以在任何支持 Docker 的系统上运行，实现跨平台的可 移植性。 4. 易于扩展：Docker 可以方便地扩展并支持微服务架构的部署。 基本概念： 1. 容器（Container）：轻量级、独立的可执行软件包，包含了运行所需的代 码、运行时、系统工具、系统库和设置。 本地知识库优势 部署本地知识库，可以借助大模型能力，自动检索我们的工作学习文档，实现 对文档内容的实时搜索与问答。 因为大模型、知识库和文档全部运行在本地，所以公司内的业务数据不会泄 密，个人隐私不会泄密，保证这些同时，让：办公效率直接原地起飞！ 搭建完成后，实现的效果如图 28： Figure 28: 按照本文教程走完实现的本地知识库效果，大模型 + 个人知识库， 太香了！ 5.2 docker

大模型框架提供基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节 大模型训练平台&工具 提供了在不同硬件和环境中训练大语言模型 所需的基础设施和支持 编程语言 以 Python 为代表 5 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 向量数据库是专门用于存储和检索向量数据的数据库，它可以为 LLM 提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类： 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计， 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加 “向量支持”也是主流方案。比如 等传 统数据库均已支持向量检索。 6 / 32 LLM 基础设施：向量数据库/数据库向量支持 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使 其更好地适应特定的任务或应用场景。这一步骤使得通 用的大型模型能够在特定任务上表现出更高的精度和更 好的效果。 大模型框架提供了 LLM 的基本能力和普适性，而微调 则是实现特定应用和优化性能的关键环节。两者相结合， 使得 LLM 在广泛的应用场景中都能发挥出色的性能。 8 / 32 LLM 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架有哪些特点：

方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • Dee 需明确约束目标，避免自由发挥 “写一个包含‘量子 ’和‘沙漠 ’ 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 控制提示语长度的技巧： 避免嵌套复杂的指令 、 保持简洁性 、使用分步提示 如何实现精准定义： 明确的核心问题 、具体化的 策略一： 精准定义任务， 减少模糊性 生成指令 、去除多余信息 策略二： 适当分解复杂任务， 降低AI认知负荷

参与发明和创造， 增强人类的创造力 和创新能力 Organization •承担整个组织的 功能，独立管理 并执行复杂的操 作 • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队，专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非（清华大学人工智能学院拟录博士生）：人机共生之基座大模型研究研发 • 何静（清华博士后、北航助理教授）：人机共生之快生引擎研究研发 • 一款全流程智能化创作工具，专注于将创意构思快速转化为高品质的视频成片。实时生成多达50个分镜脚本，并智能搭配分镜图、视频及音乐提示词，确保创意风格与 情感统一。软件支持美学意象风格的短片创作，具备角色一致性技术，离线生成样片，同时实现分镜自动成片功能，全面满足从创意策划到视频制作的高效智能化需求 一款基于人机快生理念的AI视频创作系统，从需求提交到成片仅需10分钟，即可输出75分质量的视频。 你想要生成什么样的文案？ 这样的文案具备哪些特征？ 200.00% 250.00% 300.00% 350.00% 杭州 深圳 成都 苏州 无锡 上海 青岛 厦门 宁波 北京 大模型A 大模型B 大模型C 大模型D 如何利用DeepSeek实现人机高效协作？ 基本操 作技巧 人机协 作意识 能动 意识 边界 意识

射。 6. 代码生成：让模型生成一段完成特定功能的代码。 USER 请帮我用 HTML 生成一个五子棋游戏，所有代码都保存在一个 HTML 中。 7. 代码改写:对代码进行修改，来实现纠错、注释、调优等。 USER 下面这段的代码的效率很低，且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法，然后进行优化： ``` def fib(n): if n <= 2:

要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产 品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等 方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代 2 表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突 破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求