行业大模型 基座大模型 人机协同 Chatbot •自然语言对话 Reasoner •基本的推理和问 题解决能力 Agent •代表用户执行任 务，具备自主行 动能力 Innovator • 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 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 • 尤可可（清华博士后、北石化助理教授）：人机共生之AIGC短视频 • 安梦瑶（清华大学博士后）：人机共生之AI诊疗研究 • 陶炜（清华大学博士生）：人机共生之AI实时增强技术的探索与实践 • 胡晓李（清华大学博士后）：人机共生之游戏设计 • 余梦珑（清华大学博士后）：人机共生之媒体智能体应用 用 • 张家铖（清华大学博士后）：人机共生之AI评测 • 张诗瑶（清华大学博士后）：人机共生之AI社会理论分析 • 朱雪菡（清华大学博士后）：人机共生之影视内容创意与制作 • 陈禄梵（清华大学博士生）：人机共生之AI美学理论 • 罗雨果（清华大学拟录博士生）：人机共生之传播分析 • 章艾媛（清华大学博士生）：人机共生之数据分析 • 邹开元（清华大学博士生）：人机共生之文学内容创作 • 向安玲（清华

k1.5  数据挖掘能力出色  快速读取文件数据，提取网址链接  长文本数据处理能力突出  爬虫数据采集存在代码错误问题  数据分析能力相对较弱 数据应用情况总结 新思路：优势互补，协同应用 Claude+DeepSeek 数据处理的“洗髓易筋” Claude 3.5 Sonnet 在文本提取 上较稳定，可用于数据清洗， DeepSeek R1 可确保数据完整性 DeepSeek+Open 396.6 49.2 本地部署：灵活高效，协同优化  端侧部署能力  端云协同优化 DeepSeek的本地部署与云端计算相结合，实现高效的计算和传 输。例如，其蒸馏模型在端侧SoC（系统级芯片）上的表现，显 著降低了硬件门槛，同时提升了用户体验。 DeepSeek的本地部署在性能上表现出色，能够满足不同应用场景的需求，尤其是在端侧和端云协同场景。通过合理的 硬件配置和优化策略，De 任务执行方式 多模块协同，逐步执行复杂任务 单输入文本生成输出，处理单一任务 研究能力 处理复杂学术、法律、市场研究，支持多轮分析 生成创意内容，提供建议，适度推理分析 输入输出格式 支持图像、PDF等多种格式输入输出 主要依赖文本输入输出 模块协作 多个模块协同工作（探索者、整合者、推理者等） 单一模型，无模块化协作 DeepResearch 探索者 整合者 思考者 表达者 技术协同：多步推理，快速输出

理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 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 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。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 社区化与用户生成内容 这些特性也对提示语设计提出了具体要求： 情感化与共鸣 视觉内容导向 消费决策引导 �小红书内容创作的核心原则 注重实用性与分享性 0 1 情感共鸣与个性化表达 0 2 视觉与文字的协同设计 0 3 简洁明了，突出重点 0 4 种草文案的提示语设计 �信任建设 信任建设的关键在于通过专业性与真实体验相结合，打造可 信赖的内容框架。信任建设提示语设计： 维度 提示语示例 要求

理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 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 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。 ▪ 级联激活：一个元素的激活可能引发一系列相关元素的连锁反应，形成 一个自我强化的正反馈循环。 ▪ 社区化与用户生成内容 这些特性也对提示语设计提出了具体要求： 情感化与共鸣 视觉内容导向 消费决策引导 �小红书内容创作的核心原则 注重实用性与分享性 0 1 情感共鸣与个性化表达 0 2 视觉与文字的协同设计 0 3 简洁明了，突出重点 0 4 种草文案的提示语设计 �信任建设 信任建设的关键在于通过专业性与真实体验相结合，打造可 信赖的内容框架。信任建设提示语设计： 维度 提示语示例 要求

DeepSeek应急协议： ① 资源热力图： 实时整合气象局数据/道路塌方报告/医院接诊状态 物资预测算法锁定3公里内未饱和便利店 ② 生命线工程： 孕妇救援通道： ✓ 自动生成医疗档案二维码 ✓ 无人机勘察可行路线 ✓ 协调民间救援队GPS定位 老人转移方案： ✓ 调取智能手环历史活动轨迹 ✓ 社区志愿者网络即时广播 ③ 企业级应急： 启动边缘计算节点转移关键数据 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） 定化和信息增量的终止。实验显示，高收敛性提示语导致内容 趋于一致，而非收敛性提示语和多样化设计能突破逻辑循环。 结合自适应反馈和递进式提示链，可推动智能体生成新内容， 避免知识循环，拓宽智能体的生成空间，为人机共生系统中的 深层交互与创新实践提供新路径。 结合自适应反馈和递进式提示链 让AI生成优质内容 p 当AI面对收敛性高的提示词时，生成内容趋于一致，主要依赖已有知识的重复和组合。提示词的收敛性和对话轮次共 验证。 常见陷阱与应对：新手必知的提示语设计误区 假设偏见陷阱：当Al只告诉你想听的 幻觉生成陷阱：当AI自信地胡说八道 人机共生时代的能力培养体系 整合力 引导力 判断力 元认知 创造力 系统思维 决策力 AI思维 共生 人机 2025年中国电影《哪吒2》票房再创 新高，彰显我国电影产业跨入高质量 发展新时代。该片继承并创新中华传 统文化，以现代科技赋能艺术表现，

2021 2022 2023 2024 40 万 2024年Gitee开源组织数量 2024年，Gitee上的开源组织数 量达到了40万个，越来越多的开 发者选择凝聚在一起，共同拥抱 开放透明的组织协同。 7 / 111 本年度最受开发者关注的开源组织 2024 年，技术大厂及其大型项 目依然备受关注，它们推动着技 术的快速发展和广泛应用。 同时，「民间」开源组织虽然在 关注度上不及大厂主导的项目， 年中国开源模型：崛起与变革 文/Tiezhen、Adina、Lu Cheng 2024 年，中国在开源人工智能模型领域的崛起和变革成为全球瞩目的焦点：从学术到产业， 从技术到生态，中国通过自主研发和协同创新，逐步完成了从“追随者”到“引领者”的转变。 这种转变不仅是技术实力的体现，更是中国人工智能生态系统快速完善的真实写照。以下，我们 将从崛起与变革两个维度，探讨中国开源模型在这一年取得的重大成就和未来展望。 为了更好地展现这一 演进路径，我们在 Hugging Face 的中文模型社群中对各个领域的开源模型进行了系统整理。 展望 2024 年，中国开源模型的发展展现了技术、生态和社会价值之间的深度协同。无论是从技 术创新到社区建设，还是从行业实践到合规探索，中国开源生态体系的完善正在为全球人工智能 发展注入源源不断的动力。 在 Hugging Face，我们坚信开源是推动人工智能技术进步和生态繁荣的核心力量。开源

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 之九 开源效果追赶上闭源  技术开放，吸引广大开发人员和用户使用 用大模型帮助传统产业、制造业实现“数转智改”，利用AI降本增效 41政企、创业者必读 DeepSeek六大应用方向之四 未来产业：变不可能为可能 42  DeepSeek的技术为机器人、智能网联车、无人机、机器狗 等带来巨大改进，降低成本和算力要求  低成本低算力需求使得模型更容易被部署到机器人等智能设 备上，解决物理现实世界的认知、决策和行动问题政企、创业者必读 赋予自动驾驶复杂物理世界理解能力 AI Fo r Science 知识管理（ 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识） 专家经验模型（ 专业模型训练） 业务流程自动化（ A g e n t框架） 组织协同（ 工作流） 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 个人使用绰绰有余

智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任 - 人工智能安全治理框架 的措施。 2.3 综合治理措施方面。明确技术研发机构、服务提供者、用户、政府 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 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。 5.7 人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析

生态伙伴 人才 降本提效 团队成长 商业服务 用户合作 • 联合实验室 PolarDB云原生分布式开源数据库产品 高校合作 • 课程合作 • 科研项目合作 • 工作组 高校 协同育人、教学优化成果 获客 影响力 职业发展 技能成长 获客 降本 影响力 新商机、 降本 合作沙龙、比赛 合作项目、解决方案 参与社区分享 • 编程之夏 • 黑客松 开源课程: 应用软件 适配迁移 生态伙伴集成 • 云市场、云速搭 • 创新中心SaaS市场 • 云起实验室 接入云端销售 数据价值放大 • 基础设施 • 安全 • 管理维护 • 数据集成 • 开发协同 • ISV • 培训育人 • 商业服务 • ... 2022S1: 3500W曝光 150W学习人次 2万+实践体验 2K+持证人才 PolarDB开发大赛: 230+参赛选手 21K+

opportunities-to-2025-industry-analysis-key-players-regional- outlook-and-forecast-study/492024云边端一体化协同双十一直播的背后 50% 5倍在线与离线 异构计算能力 ECS, EBM, GPU, FPGA, ECI 高性能网络 VPC, ENI, RDMA, SLB, DNS Public Cloud