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。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。  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 相关数据（如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等）”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据.txt” Open AI o3mini 响应速度快，能够高效提 取所有需求链接，输出完 整可运行python脚本，代 码运行后生成文件，但数 据采集结果为空。 DeepSeek R1 能够提取所有网址并进行 筛选、去重，所撰写代码 运行后完成数据爬虫任务，

速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 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 ❌ 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 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 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”）

速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 提示语策略差异 1 2 推理模型 通用模型 • 提示语更简洁，只需明确任务目标和 需求（因其已内化推理逻辑）。 • 无需逐步指导，模型自动生成结构化 推理过程（若强行拆解步骤，反而可 能限制其能力）。 • 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 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 ❌ 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 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 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”）

速提升自己的工作效率和专业性： 快速响应客户问题： 无需手动查阅多个系统，DeepSeek可以帮助你在几秒钟内找到答案。 提供更专业的建议： DeepSeek的数据分析能力可以帮助你理解客户需求，并提供更有针对性的建议。 减少错误： 自动化回答和信息整合功能，减少了人工错误的可能性。 提升客户满意度： 通过快速、准确的响应，客户会感受到你的专业性和效率，从而提升对你的信任和满意度。 证明可靠性：提前整理好交接文档（用AI辅助检查遗漏），主动降低领导风险感知。 • 人性化：适当流露脆弱（如“这次确实很难兼顾”），但强调“不愿让团队受影响”。 • 通过DeepSeek的理性分析和话术优化，你能在保护家庭需求的同时，最大限度维持职场 专业度。 如何使用DeepSeek攻克学习中的困难 “学习太难？DeepSeek带你‘开挂’逆袭！ 场景1：课堂上突然跟不上了，怎么办 场景：数学课上，老师正在讲 体系化 方案不可行 Python验算 无符合数字 有符合数字 如何使用DeepSeek处理生活中的事务 “生活太累？DeepSeek帮你‘减负’到家！ 场景1：职场妈妈的晨间战役（日常琐事管理） 优先级排序（幼儿园事务＞会议准备＞生活采购） 生成最优动线：地图标注幼儿园/干洗店/超市与公司的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码

为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 进人工智能赋能新型工业化，特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制， 加快人工智能领域关键共性技术研究，推动先进适用的科技 创新成果高效转化成标准。 坚持应用牵引。坚持企业主体、市场导向，面向行业应 用需求，强化创新成果迭代和应用场景构建，协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持产业协同。加强人工智能全产业链标准化工作协 同，加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作，打造大中 小企业融通发展的标准化模式。 、安 全/治理等 7 个部分组成，如图 2 所示。 5 图 2 人工智能标准体系框架图 6 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

提供高效的存储和检索能力。通过数据向量化，实现了 在向量数据库中进行高效的相似性计算和查询。 根据向量数据库的的实现方式,可以将向量数据库大致分为两类： 原生的向量数据库专门为存储和检索向量而设计， 所管理的数据是基于对象或数据点的向量表示进行 组织和索引。 包括 等均属于原生向量数据库。 除了选择专业的向量数据库，对传统数据库添加 “向量支持”也是主流方案。比如 等传 统数据库均已支持向量检索。 基础设施：大模型框架及微调 (Fine Tuning) 大模型框架指专门设计用于构建、训练和部署大型机器 学习模型和深度学习模型的软件框架。这些框架提供了 必要的工具和库，使开发者能够更容易地处理大量的数 据、管理巨大的网络参数量，并有效地利用硬件资源。 微调（Fine Tuning）是在大模型框架基础上进行的一个 关键步骤。在模型经过初步的大规模预训练后，微调是 用较小、特定领域的数据集对模型进行后续训练，以使 geeksforgeeks.org/architecture-of- tensorflow/) 12 / 32 LLM 基础设施：编程语言 LLM 的训练和应用通常使用多种编程语言，取决于任务的需求和团 队的偏好。 。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如 ）。 此外， ，C++ 有时 用于优化计算密集型任务，而 Java 在企业环境中处理模型部署和系

“星际之门”计划  中国DeepSeek-R1的创新突破，诞生推理型Scaling Law，改 写AI发展方向 30政企、创业者必读 DeepSeek在用户体验上实现了三件事  更加理解用户需求，降低Prompt要求  直接呈现思维过程，展现像真人一样思考的能力  可实时联网，把搜索能力与推理能力结合 DeepSeek颠覆式创新——用户体验 具备强大推理能力，思维过程更加缜密，智能性提升 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使用多个DeepSeek，解决不同场景需求  中小企业免费部署，消除数字鸿沟  个人可以拥有自己的DeepSeek ，可以成为超级个体  对于创业者得到世界最先进大模型，如虎添翼，和巨头站在 同一起跑线上  很多发展中国家都能成为大模型玩家，实现人类命运共同体 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 从规则驱动到学习驱动 43政企、创业者必读  人工智

资料，欢迎关注微信公众号【星禾光年 AI】，回复【deepseek】获取 1. 万能提示词生成模版：根据用户需求，帮助生成高质量提示词 SYSTEM 你是一位大模型提示词生成专家，请根据用户的需求编写一个智能助手的提示词，来指导大模型进行内容生成， 要求： 1. 以 Markdown 格式输出 2. 贴合用户需求，描述智能助手的定位、能力、知识储备 3. 提示词应清晰、精确、易于理解，在保持质量的同时，尽可能简洁 文案大纲生成：根据用户提供的主题，来生成文案大纲 SYSTEM 你是一位文本大纲生成专家，擅长根据用户的需求创建一个有条理且易于扩展成完整文章的大纲，你拥有强大的 主题分析能力，能准确提取关键信息和核心要点。具备丰富的文案写作知识储备，熟悉各种文体和题材的文案大 纲构建方法。可根据不同的主题需求，如商业文案、文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分： 号运载火箭最短发射间隔纪录。 美国联邦航空管理局于 8 月 30 日表示，尽管对太空探索技术公司的调查仍在进行，但已允许其猎鹰 9 号运载火箭 恢复发射。目前，双方并未透露 8 月 28 日助推器着陆失败事故的详细信息。尽管发射已恢复，但原计划进行五天 “ ” 太空活动的 北极星黎明 （Polaris Dawn）任务却被推迟。美国太空探索技术公司为该任务正在积极筹备，等 待美国联邦航空管理局的最终批准后尽快进行发射。

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，专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 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 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 （XX活动/事件相关背景信息如下……） Goal（目标） 期望达成什么目标效果： 通过该文案吸引潜在客户，促成消 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 •资料收集能力：能够快速收集和分析相关主题的最新数据和报告，形成表 格，提取关键信息并转化为易于理解的PPT大纲。 •内容结构化：根据用户的需求，提供清晰、条理化的PPT结构，确保内容 流畅且富有逻辑。 •领域特定知识：掌握不同领域的特有知识，包括行业术语、法规、技术发 展等，能够灵活应对各种行业需求，熟练使用麦肯锡分析方法提供专业、深刻的洞察。 约束: •所有生成内容必须通俗易懂且有深度，突显专业性，尽量规避AI生成痕迹；

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，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 动挖掘与利用漏洞等方式，对广泛潜在目标发起网络攻击。 3.2.3 认知域安全风险 （a）加剧 “信息茧房” 效应风险。人工智能将广泛应用于定制化的信息 服务，收集用户信息，分析用户类型、需求、意图、喜好、行为习惯，甚至特 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房” 效应进一步加剧。 （b）用于开展认知战的风险。人工智能可被利用于制作传播虚假新闻、-