level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数量稳定具有重要意义（Menge等，1986； Garrity和Levings，1981；Murdoch和Oaten，1975）。 For the entire community, pedation 动态合并在一起，使句子更简洁。 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、 食物网进程及种群内物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986; Garrity和Levings，1981; Murdoch和Oaten，1975)。 对整个群落而言，捕食对保持种群结构稳定、 食物网进程和物种数量稳定具有重要意义 (Menge等，1986;Garrity和Levings,1981; Murdoch和Oaten 文本贴近学术综述，内容涵盖 了引言、研究现状、参考文献 文本倾向于事实现状，内容包 括历史背景、当前趋势、应用 领域、挑战与局限、未来方向 等，结构清晰，适合用于行业 分析和趋势预测 参考文献管理 参考文献数量相对更多，涵盖 国内外学术文献，参考文献标 注格式规范，引用的文献来自 真实数据源，确保内容的准确 性和可靠性 参考文献20篇以内，涵盖国内 外学术文献，参考文献标注格 式不规范，引用的文献来自真

表形式 呈现。” 关键技巧： p 数据嫁接：若缺乏具体数据，直接让AI生成合理虚构值（标注“示例”规避风险）： p “假设园区占地500亩，日均处理包裹量50万件，请计算自动化分拣设备的配置数量，用表格展示。” p 模板复制：对同类章节（如3.1/3.2/3.3）使用相同指令模板，仅替换关键词。 p 强制格式：要求AI输出带编号小标题、分点、表格的内容，直接粘贴后即显“专业感”。 第 提取问题：从数据集中提取问题，并使用set去重。 检查问题数量：确保提取的问题数量至少为10万个。 保存问题：将问题保存到CSV文件生成的真实答案问题.csv中。 要生成10万个存在真实答案的问题，并且基于2020年之前的 数据，可以使用现有的公开问答数据集（如SQuAD 、 Natural Questions等）来生成问题。可以从多个数据集中组 合问题，以达到10万个的问题数量。 这 些 数 据 集 包 含 大

自适应学习能力。AGI 的研发目标是创造出可以广泛地模拟人类认知能力的智 能系统。 1.3 大模型 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获 得广泛的知识和能力。这些模型通常具有庞大的参数数量，能够处理复杂的任 务，如自然语言理解、图像识别、语音识别等。 闭源大模型包括 OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 BERT。这些模型因其 高效的学习能力和强大的通用性而受到关注。 开源大模型以 AI 大模型 来说，B 一般用于描述模型的参数数量。例如，具有 50B 参数的模型代表这个 模型有 50 亿个参数。Ollama3 有尺寸 8B 和 70B，Phi-3-mini 有 3.8B 参数等。 T（万亿，Trillion）：在英文里是 Trillion 的缩写，表示万亿。在 AI 大模型 中，”T” 常用来表示模型在训练中处理的 Token 数量。Token 是指模型处理的 基本单元，可以是一个单词、子词，或者字符等。

先做得更大，然后探索能做多小政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 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：GP 实战能力第一，实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一，相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一，专利申请1.5万件，安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一，覆盖225个国家和地区的15亿终端 • 企业客户规模第一的网安公司 • A股网安公司市值第一 安全能力最强，八个中国第一 中国的360 世界领先、中国第一的网络安全领军企业 中国唯一被美双重制裁的互联网企业和安全企业

要求：每个利益点都要具体、量化，并与目标受众的需求直接相关 （4）紧迫感营造（50字以内）： 创造一种不立即行动就会错失良机的氛围 要求：使用限时优惠或限量供应等策略，给出具体的截止时间或数量 （5）社会证明（2—3条，每条25字以内）： 提供用户见证或数据支持 要求：包括具体数字和真实感受，如90%的用户表示效果显著 （6）低门槛起始步骤（40字以内）： 设计一个简单、具体的第一步行动 基于这些特点，内容结构的提示语设计应 该： （1）明确结构框架：在提示语中预设文章 的整体框架，确保内容展开有序。关键在 于设定每个部分的功能定位和重点。 （2）设置深度要求：针对不同层次的内容 模块，规定论述深度、案例数量、数据支 撑等具体要求。 （3）预设互动节点：在提示语中规划互动 设计位置，确保互动引导自然融入内容脉 络。 （4）控制信息密度：通过提示语调节不同 段落的信息密度，避免内容过于松散或者 过于密集。 论点A：现象描述 + 数据佐证 + 案例说明 • 论点B：问题分析 + 专家观点 + 对比论证 • 论点C：方案提出 + 实践验证 + 效果预期 设定论证框架 在提示语中涉及需要的证据类型和 数量用于观点支撑，确保论证充分， 例如： • 权威数据：来自官方机构的统计 或调研 • 案例分析：包含背景、过程、结 果的完整案例 • 专家观点：行业认可度高的专家 见解 规定证据要求 针对不同层级的论点设置不同的展开深度，

要求：每个利益点都要具体、量化，并与目标受众的需求直接相关 （4）紧迫感营造（50字以内）： 创造一种不立即行动就会错失良机的氛围 要求：使用限时优惠或限量供应等策略，给出具体的截止时间或数量 （5）社会证明（2—3条，每条25字以内）： 提供用户见证或数据支持 要求：包括具体数字和真实感受，如90%的用户表示效果显著 （6）低门槛起始步骤（40字以内）： 设计一个简单、具体的第一步行动 基于这些特点，内容结构的提示语设计应 该： （1）明确结构框架：在提示语中预设文章 的整体框架，确保内容展开有序。关键在 于设定每个部分的功能定位和重点。 （2）设置深度要求：针对不同层次的内容 模块，规定论述深度、案例数量、数据支 撑等具体要求。 （3）预设互动节点：在提示语中规划互动 设计位置，确保互动引导自然融入内容脉 络。 （4）控制信息密度：通过提示语调节不同 段落的信息密度，避免内容过于松散或者 过于密集。 论点A：现象描述 + 数据佐证 + 案例说明 • 论点B：问题分析 + 专家观点 + 对比论证 • 论点C：方案提出 + 实践验证 + 效果预期 设定论证框架 在提示语中涉及需要的证据类型和 数量用于观点支撑，确保论证充分， 例如： • 权威数据：来自官方机构的统计 或调研 • 案例分析：包含背景、过程、结 果的完整案例 • 专家观点：行业认可度高的专家 见解 规定证据要求 针对不同层级的论点设置不同的展开深度，

(Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 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 系统全方案，其系统架构、指令集、核心算子、软件栈均为自主研发，可独立发展演进。 30 / 32 LLM 世界的基石：算力 算力也是全国乃至世界范围内 LLM 相关企业遇到的最大难题： 随着国内大模型数量激增，AI 算力需求从 2022 年开始持续上 涨，国内市场出现一卡难求的情况。根据 IDC 预计，到 2026 年 AI 推理的负载比例将进一步提升至62.2%，特别是预训练大 模型几乎成为 AI