耗它 的价值量，还有可能为之带来增长 开源软件理念的前身是美国计算机软件产业起步之时就在软件开发者群体中流传的“自由软件”理念，彼时这些开发者认 为软件不应该成为一种私有财产，而应该被公开成为公共资源，这样做的好处在于通过让海量的用户对软件进行使用和反 馈来帮助开发者进行产品升级——这是一种只有在软件这样的产品上才能够实现的发展模式；然而，自由软件理念与企业 商业化运营背道而驰。随着计算机产业的 1970s-1998 • 软件开源理念可以追溯到美国的计算 机软件产业初期，彼时一些开发者提 出了“自由软件”的概念，核心理念 是软件不应该成为一种被私有化的商 业资产，而应该成为一种公开、可免 费获得的公共资源，这一理念是后来 的“开源软件”概念的前身 • 1976年美国《著作权法》修订将软件 纳入规制范畴，引起了众多提倡自由 软件的开发者的不满，加速了市场对 开源软件的【战略深化期】 1998-2010 术优势的头部企业而言，开源可加强同业间的交流，实现产品优化，走向国际；对技术能力较弱的企业来说，开源可实现 社会协作，缩小与业界头部企业的技术差距，扩大市场份额。2）品牌价值，企业建立开源社区可实现对技术、人才的网 罗，调动社会资源，并树立拥抱开放的品牌形象，同时进行商业布局。3）生态价值，软件服务的最终目的是构建生态圈， 开源所依托的开源社区天然地形成一个生态链接平台，企业通过构筑开放平台汇聚各环节参与者，形成开源生态。 开源对企业战略意义的实现方式

更加「接地气」，受到了更多开 发者的喜爱。 虽然面临资源的挑战，但它们的 灵活性和社区驱动力使得它们获 得了更多开发者的支持。 9 / 111 本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 随者到行业引领者的跨越式成长，也为全球人工智能发展注入了新的活力与动力。中国开源模型 的成功并非偶然。在政府对人工智能产业的持续支持以及国内人工智能行业对模型研发的巨额投 入下，从基础算法到行业应用、从算力基础设施到数据资源整合，中国人工智能生态体系正在迅 速完善。这一趋势表明，未来中国有可能在全球人工智能领域占据更为核心的地位。 开源生态的繁荣与协作 随着开源模型影响力的提高，中国开源社区的活跃度也明显提升。无论是企业、研究机构还 北京智源研究院和上海人工智能实验室等研究机构，通过与企业和高校合作及开源平台的建 设，建立了更完善的协作机制，从而在开源模型 (如 InternLM) 和数据集 (如 Infinity-MM) 领 域贡献了大量有影响力的基础工作和资源。 2024 年，中国开源社区涌现出众多高质量的自发研究成果。其中，MAP 团队推出的全开 源模型 Map Neo 引人瞩目。该模型在训练数据、脚本以及模型对齐工作上实现了全面公开， 成为国内少有的真正意义上完全开源的项目。

图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。 长文本处理：擅长处理长文本 和复杂文档，适合专业场景。  定制化能力：支持用户自定义 训练和微调，适应特定需求。 Open AI o3 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； k1.5相较短文本处理表现更加突出，提取准确的同时数据维度更加全面；由于文本过长DeepSeek R1无法完成任务；  综合来看，Open AI o3mini响应最快效率最高，但在数据集成维度上稍显不足，同时与Claude 3.5 sonnet所输出的表格更为工整、简洁。 Claude 3.5 sonnet 一般文本（7000token）： 能够准确提取文本数据，并 整理成可视化图表，表格文

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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、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球

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。 ▪ 冲突调和：看似矛盾的元素组合可能产生意想不到的积极效果。 ▪ 涌 通过多步引导，实现更深入的内容 探讨 控制每个步骤的输出深度，避免冗余 创意激发 多角度提示激发AI的创造性思维 在创意和连贯之间找到平衡 质量控制 多次迭代提高内容质量 需要更多的实践和计算资源 灵活调整 可根据中奖结果随时调整后续提示 实时调整需要较高的判断和决策能力 提示语链的优势与挑战 提示语链的设计原则 01 目标明确性 02 逻辑连贯性 03 渐进复杂性 04 灵活适应性 Connection（连接）：建立子任务之间的逻辑关联 • Temporal Arrangement（时序安排）：考虑任务的时 间维度 • Resource Allocation（资源分配）：为每个子任务分配 适当的注意力资源 • Adaptation（适应）：根据AI反馈动态调整任务结构 为了更有效地进行任务分解，可以采用SPECTRA模型（Systematic Partitioning for