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 ❌ 限制模型自主优化空 间 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 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵 调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略 如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的 请结合不同学科的理论，提出一个创新的解决方案。 6. 请从结果出发，倒推可能的原因和过程，探索新的解决途径。 提示语链的作用机制（二） 质量控制与优化 多模态信息处理 �实战技巧： �实战技巧： 反馈整合与动态调整 �实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。

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 ❌ 限制模型自主优化空 间 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 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵 调教AI的秘籍：让你的提示语效果倍增的关键策略 如何实现精准定义：明确的核心问题、具体化的 请结合不同学科的理论，提出一个创新的解决方案。 6. 请从结果出发，倒推可能的原因和过程，探索新的解决途径。 提示语链的作用机制（二） 质量控制与优化 多模态信息处理 �实战技巧： �实战技巧： 反馈整合与动态调整 �实战技巧： 1. 在每个步骤完成后，进行自我评估和质量检查。 2. 使用清单核对每个部分是否满足预期目标和质量标准。 3. 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。

析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市 规划中，o3mini有助于将不同来源的数据 （如交通流量、气象数据等）进行融合分析， 预测交通拥堵，为城市规划提供决策支持。 • 交互式数据可视化：在商业智能和数据 分析领域，o3mini可以将多维数据以可视化 的方式呈现，并支持用户进行交互式分析。 organism (predator) preying onanother organism (prey) (Begon et al., 1997). 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影 响整个群落结构的动态。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well 捕食另一种生物(猎物)(Begon等， 1997) 删除了多余的”捕食的“和"了"， 使句子更简洁。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动 态，也能够影响整个群落结构的动态。 在群落范围内，捕食能影响某一营养等级及整 个群落结构的动态。 删除了多余的"能够"，并将两个 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;

表着一种“广触达，少转化”的推广模式。从商业成功的角度上讲，促进转化的关键仍然是产品本身的创新性、竞争力以 及付费业务的价值量，企业开源运营能够帮助企业进行软件创新，但这更与企业本身的投入规模、战略规划等有关。 软件产业市场战略的双漏斗模型 成交 触达 了解 试用 商务 持续订阅 增值服务 “互补”产品 常 规 闭 源 商 业 软 件 水 平 • 软件开源在商务策略之前的环节具 A:100% 需 设 构 测 实 • 需求收集、整理是开源社区的最大功能之一，市场上的开发者和用户在 接触项目的过程中自然会产生进一步产品需求，并反馈给社区 • 软件设计主要涉及项目整体架构规划，开源社区开发者主要贡献 为小范围的补丁和功能开发，对整体架构的关注度一般不高 • 软件构建主要指的是核心代码的编写流程，开源社区的贡献者 以编写代码的形式向项目提交创新和改良，能够帮助项目降低 代码编写成本 MongoDB撤销了SSPL的开源许可申 请 25 开源软件概念铺陈 1 开源软件与云计算的关系 2 3 开源软件基金会前瞻 5 中国的开源软件法治建设状况 4 中国的开源软件产业发展洞察 26 —— 中国“十四五”规划 支持数字技术开源社区等创新联合体发展，完善开源知识产权和法律体系，鼓 励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。 27 ©2022.2 iResearch Inc

底层实现全面跨云； 基础软件实现国产兼容，推动信创。 原厂服务 原厂服务，核心技术方案不外包； 全过程服务覆盖咨询、 规划、实施、运维各环节。 实力积淀 核心优势 STRENGTH 数帆实力 05 COMPANY 国家级组织资质 国家高新技术企业 国家规划布局内重点软件企业 国家企业技术中心 国家级博士后科研工作站 云计算技术认证资质 信通院可信云服务网格先进级（最高级别）评估 一汽解放汽车有限公司 中国工商银行股份有限公司 中国南方电网有限责任公司 浙江邦盛科技有限公司 浙江大华技术股份有限公司 浙江古茗科技有限公司 浙江壳牌燃油有限公司 浙江日报传媒有限公司 浙江省交通规划设计研究院有限公司 浙江数链科技有限公司 浙江绍兴瑞丰农村商业银行股份有限公司 浙江绍兴苏泊尔家居用品有限公司 浙江省银行业协会 浙江中控技术股份有限公司 招联消费金融有限公司 中山大学附属第七医院（深圳） 资产体系。 信息科技部 屠经理 大华股份 网易数帆与海亮的合作是基于海亮自身的业务需求出发的，在与 网易的合作中，有数团队根据我们的实际情况，协助制定了数据 分析平台、大数据平台以及数据中台建设的总体规划，并展开了 积极的合作，希望后续双方在多条业务线加深合作，共同推动企 业数字化建设。 海亮集团 CIO 徐先生 海亮集团 客户评价 客户心声 CUSTOMER 客户口碑 09 数字时代的生产力变革

众大佬给出了一致的答案——智 能体（AI Agent）。2025，将会是智能体元年。 什么是智能体？目前业界一致认可的公式是“智能体=LLM+记忆+规划+工具”： 30 / 111 大模型充当智能体的“大脑”，负责对任务进行理解、拆解、规划，并调用相应工具以完成 任务。同时，通过记忆模块，它还能为用户提供个性化的服务。 智能体为什么是“算力墙”前 AI 产品的最优解决方案？这一问题的底层逻辑包含两个方面。 还曾爆料，OpenAI 用于训练“猎户座“的数据中，已经包含了由 GPT-4 和 O1 产出的合成数据。 这不仅是因为自然存在的高质量文本的匮乏，还因为智能体所需的数据很可能需要显式地蕴 含任务思考和规划的拆解信息。然而，针对合成数据的问题，学术界早有预警，模型可能会在合 成数据上的持续训练中崩坏【14】。 33 / 111 这是因为合成数据往往携带“错误”和“幻觉”，在一些冷门的知识上尤甚。因此，合成数 等空间计算设备成为更自然的人机交互入口。推理能力将使得模型可 38 / 111 以可靠处理复杂任务，真正节约用户时间，甚至做到人力不能及的信息采集和分析。多模态和推 理能力也将使具身智能真正具备通用的感知、规划、控制能力。 顶级的专业模型公司有最高质量的数据，因此可以蒸馏出知识密度最高的个人模型。但由于 个人模型的推理成本较低，知识密度稍低的模型未必没有市场。由于训练成本较低，未来个人模 型将百花齐放，AI

累知识，Scaling law撞墙  预训练模型思考深度不够  算力见顶，变成少数巨头游戏 预训练大模型 推理大模型 预训练大模型难以通往AGI之路  推理模型如R1——通过逻辑链条推导答案， 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范 式更像探索实践  记住很多东西只是基础，真正有价值的是 融会贯通 R1找到了人类通往AGI的方向 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 思考方式 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 • 高炉温度分布 • 高炉燃料比监测 • 高炉精准出铁预测 • 高炉炉况诊断 • 高炉燎铁能耗预测 • 高炉在含量智能预监 • 铁包动态调度算法(铁包 跟踪) • 烟气余热回收控制 • 部署工艺模型分析诊断 • 能源诊断分析 • 建设质量工艺动态设计 优化 • 堆堵料异常检测 • 炼铁原料混匀过程调度 优化 • 风机风压参数实时捕捉 和分析检验 • ·计算最佳工艺参数 • 炼钢工序物料属性检测

2023年10⽉9⽇
◦ Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform.moonshot.cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合 ⾔，帮助你学习编程、解决技术问题。 • ⾃媒体与内容创作者：学习特定公众号、⽂件、⽹⻚链接的⻛格，辅助创作；快速搜集创作所需信 息，提供丰富的资料与灵感。 • ⾦融和咨询分析师：通过即时搜索，帮你第⼀时间掌握⾏业动态和市场信息，并提供洞察与分析。 • 法律从业⼈员：⾼效处理⼤量案件资料、整理证据、梳理法律政策，协助你撰写法律⽂书和报告， 提升⼯作效率。 专访⽉之暗⾯杨植麟：lossless
long
context
is
everything 输⼊是有限的，这就是所谓的数据瓶颈问题，下⼀代
AI
需要拔掉数据线，做到只要源源不断地输⼊电 ⼒，就能源源不断地输出智能。 这两个核⼼问题导致在第三层有巨⼤的空间，包括
long-context、不同模态的⽣成、模型多步规划的 能⼒、指令遵循的能⼒、各种
agent
的功能等。
这些上层的东西都会有巨⼤的差异化，因为中间存在两个重要的技术变量。我认为这是我们的机会。 除了技术层⾯，价值观上我们有⼀点和
Open

演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与 控制等标准。 9. 智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例和 10 智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、 多任务分解、推理、提示词工程，智能体数据接口和参数范围， 人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等标准。 10. 群体智能标准。规范群体智能算法的控制、编队、感知、 规划、决策、通 规划、决策、通信等技术要求和评测方法，包括自主控制、协同 控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等标准。 11. 跨媒体智能标准。规范文本、图像、视频、音频等多模 态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求，包括 数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展 等标准。 12. 具身智能标准。规范多模态主动与交互、自主行为学习、 仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等标准。

情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度） 通过网络搜索行业信息，但信息分散， 难以整合。 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 快速了解行业情况和市场趋势 DeepSeek可以整合行业报告、市场分析、竞争对手信 息等数据，帮助新员工快速掌握行业动态。 操作步骤 上传行业报告、市场分析文档、竞争对手资料等到 DeepSeek。 使用搜索功能查询“电子元器件行业现状”、“未来发 展趋势”等关键词，生成简洁的分析报告。 优势 通过Deep 过自动化的信息检索和分析，新员工可以更快地掌握公 司和行业的关键信息。 效果更好： 信息的准确性和全面性更高，减少了因信息不全而导致 的误解和错误。通过DeepSeek的数据分析功能，新员 工可以更深入地理解行业动态和公司运营，做出更明智 的决策。 成本更低： 减少了对培训资源的依赖，新员工可以通过DeepSeek 自主学习，降低培训成本。通过提高工作效率，减少了 人力资源的浪费，降低了整体运营成本。 场景3：日常客户沟通与问题反馈处理