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 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（ • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 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 ❌ 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 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束

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 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（ • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 从“下达指令”到“表达需求” 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 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 ❌ 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 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束

反而可 能限制其能力） 。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示） ， 否则可能跳过关键逻辑 。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考 、提供示例） 。 策略类型 定义与目标 适用场景 示例（推理模型适用） 优势与风险 指令驱动 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 。 ” 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 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺， 且 预算控制在2000元内 。 ” 兼顾目标与细节 有知识的固定模式向创新性生成内容逐步转变，显示提示词设计和交 互频率的影响力。 结合自适应反馈和递进式提示链 让AI生成优质内容 知识生成后的检验：研究的闭环 p 为什么要检验？回归知识的定义：有效性和社会指导性 p 如何检验？实验的方式 探讨智能体生成内容在知识准确性、逻辑一致性和内容创新 性方面的表现。分析其生成知识在不同语境、任务类型中的 适应性。提出衡量生成知识质量的标准与评价框架。

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 一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English) 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一种生物（捕食 者）捕食了另一种生物（猎物）（Begon等，1997）。 Predation is a fundamental ecological process,defined as one 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 原始句子 优化后句子 中文释义 捕食是一个基本的生态过程，捕食的定义为：一 种生物(捕食者)捕食了另一种生物(猎物)(Begon 等，1997)。 捕食是一个基本的生态过程，定义为一种生物 (捕食者) 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

else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); } } ``` 9. 角色扮演（自定义人设）：自定义人设，来与用户进行角色扮演。 SYSTEM 请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常 fancy，对话中总是带 有很强的优越感。 USER 美国的饮食还习惯么。 主要任务 ：对输入的新闻文本进行自动分类，识别其所属的新闻种类。 #### 能力 - 文本分析 ：能够准确分析新闻文本的内容和结构。 - 分类识别 ：根据分析结果，将新闻文本分类到预定义的种类中。 #### 知识储备 - 新闻种类 ： - 政治 - 经济 - 科技 - 娱乐 - 体育 - 教育 - 健康 - 国际 - 国内 - 社会

R1 如何提问？两种模型的提示语差异 • 基础模型（V3）：“过程-结果”清晰（指令） • 深度思考（R1）：目标清晰，结果可以模糊（推理） RTGO提示语结构 Role（角色） 定义AI的角色： 经验丰富的数据分析师 具备十年销售经验的SaaS系统商务 …… Task（任务） 具体任务描述： 写一份关于XXX活动的小红书宣推文案 写一份关于XX事件的舆论分析报告 ü 工作流程 ü 输出格式 "全维度智能体提示框架" (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

四、重点方向 （一）基础共性标准 基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、 管理、可持续等标准。 1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义， 为其它标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能相关 术语定义、范畴、实例等标准。 2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的 逻辑关系和相互作用，包括人工智能参考架构、人工智能系统生 命周期及利益相关方等标准。

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 61政企、创业者必读 智能体的组成部分 大模型 感知 连接企业内部传感器，感知理解知 识数据 流程 完成复杂繁琐的业务流程或重复的 工作流程 角色 定义智能体应扮演的特定的角色或任务 记忆 短期记忆、长期记忆 知识库 连接内部专有知识库，外部互联网 知识库 复杂推理 基于推理能力制定计划，在过程中 反思 工具 搜索、实时信息、数据请求、业务 可执行复杂的规划、推理、分解、预测流程的工作流 与企业业务流程、组织、系统打通 L3 L5 L4 多个Agent的相互协作 L6 64政企、创业者必读 示例：斯坦福医疗预约中心的AI化改造 智能体应用案例：定义角色、分解流程 社区医生手工填写患者病历 并传真到斯坦福预约中心 传统人工预约流程 AI辅助预约流程 传真识别智能体 接到传真，人工查看病历 利用多模态大模型，识别传真病历， 并自动录入数据库

容器（Container）：轻量级、独立的可执行软件包，包含了运行所需的代 码、运行时、系统工具、系统库和设置。 2. 镜像（Image）：用于创建容器的只读模板。一个镜像可以包含完整的操作 系统环境。 3. Dockerfile：定义镜像内容的文本文件，包含了构建镜像的所有指令。 4. Docker Hub：公共的 Docker 镜像仓库，用于存储和分发 Docker 镜像。 5. 拉取镜像：docker pull