团队“出海”，积极融入和参与全球人 工智能生态，勇于在全球市场发声，通过开放协作推动技术边界的不断拓展，共同构建一个更加 包容、多元与可持续发展的人工智能的未来。 Tiezhen 现任 Hugging Face 工程师，曾在 Google Brain 任职。兼具实干精 神与梦想追求，坚信开源是连接全球的纽带，让 AI 的益处普惠大众。 他秉持"高手在民间"的理念，渴望激励更多的开源模型从业者成为行业 的关 如何尽可能降低成本， 28 / 111 比对手坚持得更久一些是确保长期成功的必要条件。现在的宏观环境下，一味靠融资来支撑自己 的高成本支出不是长久之计。 闭源大模型厂商必须维持一定的云资源，工程师资源来支撑小额的开发者调试需求。投入产 出上恐怕是算不过来的。即便闭源厂商愿意持续地补贴开发者，他们最终会发现大模型对开发者 的粘性也非常有限，没比在 C 端用户那边好到哪里去。 大模型这一 模型能力达到门槛，专业模型将带来很高的附加值。 2024 年，专业模型已经在很多领域落地。例如，AI 辅助编程可以提升开发效率一倍以上， 仅用每月数十美元的 API 调用成本，就相当于每月上万美元的工程师。AI 生成图片、播客、直 播等，可以上百倍提升画师、配音员、主播的工作效率。AI 在心理、法律、医疗等领域的咨询 服务可达到初级专业人士水平，每小时收费相比模型成本也高上百倍。AI 虚拟外教已经可以媲

创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” ： 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。 ▪ 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt）

创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推 理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的 输入。 表1-1-1提示语的本质特征 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 破仑的崛起” ： 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。 ▪ 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复 杂任务分解成多个可操作的子任务，确保生成的内容逻辑清晰、 主题连贯。从本质上看，提示语链是一种“元提示”（meta-prompt）

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 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 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。 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 2、找出其中规律 任务 请读取所上传的tit 提供数据分析程序代码， 能够提取大部分特征并 对其与生存率的关联进 行分析，但最终没有形 成明确的结论。 Kimi k1.5 能够精准分析关键 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，

（结果多样性） Route （路径灵活性） 线性路径 （流程标准化） 网状路径 （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高） （限定于文本生成任务） DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 DeepSeek 两种模型对比 V3 R1 如何提问？两种模型的提示语差异 费……通过该报告为相关企业管理 者提供……策略支撑 Objective（操作要 求） 字数要求、段落结构、用词风格、 内容要点、输出格式… CO-STAR提示语框架 新加坡 GPT-4 提示工程竞赛冠军提示词框架 "R"，代表 "Response"， 想要的回应类型。 一份详细的研究 报告？一个表格？ Markdown格式？ "C"代表 “Context（上 下文）” 相关的 背景信息，比如 (Comprehensive Agent Prompting Framework, CAP Framework) 核心层: 1.身份定义 (Identity) •角色属性 •专业背景 •交互特征 执行层: 2. 能力矩阵 (Capability Matrix) •功能范围 •专业技能 •决策权限 约束层: 3. 边界系统 (Boundary System) •伦理规范

4小时、急需转移独居失智老 人、社区抢购导致物资短缺 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 实战技巧： "将以下C 语言代码转换为Python, 要求： ① 保持时间复杂度不变； ② 使 用numpy 优化数组操作； ③ 输出带时间测试案例的完整代码。" 提示语示例 特征 描述 示例 沟通桥梁 连接人类意图和AI理解 “将以下内容翻译为法语 ：Hello, world” 上下文提供 者 为AI提供必要的背景信息 “假设你是一位19世纪的历史学家,评论拿 输入 。 提示语类型 提示语的本质 提示语的类型 表1-1-1提示语的本质特征 l 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的 专 业知识， 更强调了认知能力 、创新思维和软实 力的重 要性 。 l 这些核心技能构成了提示语设计的基础， 涵盖了从 问

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 13 方法和特征 67 13.1 方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 13.2 特征（Trait） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 13.2.3 共享类型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 13.3 派生特征 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 13.4 Exercise: Logger 75 14.3 泛型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 14.4 特征边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 14.5 impl Trait

考和指引，助力夯实产业互联网的安全底座。 《趋势》认为，2021年将进一步完善个人信息保护体系，企业对个人信息利用规范化，数字安全合规管理将成为企业的必备能力。与此同时，企业还 应将安全作为“一把手工程”，在部署数字化转型的同时，推进安全前置。 前沿的数字化技术也让产业安全有了更多内涵。5G、AI、隐私计算等技术在构筑数字大楼的同时，不仅带来了全新的安全场景，也成为网络安全攻防 当中的利器;202 比较，快速发现问题组件，借助积累的供应链资产，可以在快速定位的 同时，推动业务快速修复。 安全左移的一种，在上线前发现依赖组件的安全 问题，快速借助供应链资产库，帮助业务修复问 题。 需要进行大量的安全特征以及资产库的建设或者 三方集成。（涉及业务能力） RASP(运行时安全应 用程序自我保护) 可以看做是IAST的兄弟，RASP通过程序上下文和敏感函数检查行为方式 来阻止攻击，属于一种主动的态势感知和风险隔离技术手段 复杂，因为业务上极其重要的地位，发出现先发 的优势，但是带来了后发的劣势: • 大数据平台为业务的营销、决策等活动进行 数字化支撑，这是新时代数字化的核心平台， 唯有数据才是企业的资产。 • 大数据平台大体分成两层：数据应用和数据 工程化引擎 • 在云原生场景下，希望应用能够适应敏态化 的业务场景，数据应用也不例外，目前都在 进行服务化改造和云原生改造 • 大数据引擎早就上云了(IaaS),但是并未云原 生化。 • 但是大数据引擎平台，架构思路过时、组件

或令人惊叹的事物背后，都隐藏着精 妙的算法思想。 同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例， 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 ?(??) ， 其中 ? 为位数。当数据体量很大时，节省出来的运行时间就能创造较大价值（成本降低、体验变好等）。 在工程领域中，大量问题是难以达到最优解的，许多问题只是被“差不多”地解决了。问题的难易程度一方 面取决于问题本身的性质，另一方面也取决于观测问题的人的知识储备。人的知识越完备、经验越多，分析 问题就会越深入，问题就能被解决得更优雅。 非常贵，随 CPU 打包计价 我们可以将计算机存储系统想象为图 4‑9 所示的金字塔结构。越靠近金字塔顶端的存储设备的速度越快、容 量越小、成本越高。这种多层级的设计并非偶然，而是计算机科学家和工程师们经过深思熟虑的结果。 第 4 章 数组与链表 www.hello‑algo.com 84 ‧ 硬盘难以被内存取代。首先，内存中的数据在断电后会丢失，因此它不适合长期存储数据；其次，内存 的