社交障碍？DeepSeek教你“高情商”破局！ ZXDWsPoPvNtNtNnQnPpMsP8O8QaQpNpPsQqNeRqQnPkPnMpM9PoOwOxNpNsPuOqQpN p 提示词驱动的新生产力 在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确 方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 本案的指导意义。” p 风险评估： “列出智能物流园区常见的3大技术风险（如AGV系统宕机），每项配100字应对方案。” p 效益测算： “用公式推算：园区建成后3年内降本增效收益，假设人工成本减少30%，分拣错误率下降25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第四阶段：10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术： 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 常见问题： 与甲方客户的沟通效率低，信息不对称，导致响应不及时或错误 场景：在日常与甲方客户的沟通中，客户服务人员或项目经理经常需要快速响应客户的各种问

能还是如何有 ⼀个统⼀的表⽰空间以及可规模化的数据⽣产。


海外独⻆兽：如果算⼒⾜够，会有⼈想做⼀个万亿参数的
dense
model
吗？
杨植麟：取决于推理成本的下降速度，但我觉得肯定会有。现在⼤家是因为推理成本太⾼，所以都在 做
tradeoff。但是最终直接训练⼀个万亿的
dense
model
肯定效果会⽐⼀个只有千亿参数的模型要 好。
海外独⻆兽：Anthropic 。 到了
GPT-6
这⼀代，掌握合成数据技术的玩家会体现出明显差距。因为数据其实有两种，⼀种是做
pre-training
的数据，另外⼀种是获取成本更⾼的
alignment
数据。如果掌握了数据⽣成技术， alignment
的成本可能会降低好⼏个数量级，或者能⽤⼀样的投⼊产⽣更⼤的⼏个数量级的数据，格 局就会发⽣变化。 我觉得
2025、2026
年可能是很重要的
milest one
⸺
模型的⼤部分计算量会发⽣在模型⾃⼰⽣成的数 据上。 26
年的时候也许模型⽤于推理的计算量会远远⼤于训练本⾝，可能花
10
倍的成本去推理，推理完之 后花⼀倍的成本来训练。会出现新的范式，推理即训练，⽽且这个推理不是为任何⽤⼾服务的，只为 ⾃⼰本⾝的合成数据服务。 出现这种情况的话，能源的问题也解决了，因为推理是可以分布式的。⽽且它不违背定律，本质还是 个能源守恒。只不过我

的比例偏低，技术人员梯度不够合理，也是国内各大开源社区在吸引贡献者方面，可以优化的地方。 段夕华：近些年来，学生在开源人群中占比持续增多到今天接近一半，可能也是因为用人单位越来越认可学生 在开源中所展现出的编程技能、沟通能力及合作精神，因此这其中应该也不乏各种刷榜行为，需要开源项目所 有者更多关注学生贡献者增多所带来的质量、合规等问题。 杨丽蕴：我国开源人才后备力量足、基数大。 我国高校越来越重视开源人才的培养 堵俊平：在欧美，邮件列表和 Issue 是开源开发者交流的主要方式，这样既可以公开、透明，又可以把讨论的 过程沉淀下来，降低后加入者的学习成本。国内开发者当前习惯在微信群中讨论问题，但受限于微信群的规模 以及非公开的讨论问题的方式，需要聊天机器人等辅助工具才能达成开源社区的沟通需要。 34 4.7 开源社区中重要的角色 受访者们认为开源社区中核心开发者、社区管理人员、普通开发者、布 道师都是很重要的角色，他们共同支持着社区的良好运转。 对于受访者来说，一个项目的开发者活跃度、所加入社区信息的完整度、 Readme 简介、开源许可证以及核心开发者的及时回复都能够影响其是 否会留下成为项目的贡献者。 专家点评 堵俊平：谁说工程师不善于沟通？对开源项目而言，社区的氛围以及交流和沟通是开发者留存的关键因素。 段夕华：最后这个指标跟前面调查中的社区和谐诉求本质是相通的，那就是马斯洛需求层次中的「尊重和被认 可的需求」 36 4.9 开源项目是否集成 RPA（机器人流程自

optimized to attract contributors. 段夕华：近些年来，学生在开源人群中占比持续增多到今天接近一半，可能也是因为用人 单位越来越认可学生在开源中所展现出的编程技能、沟通能力及合作精神，因此这其中应 该也不乏各种刷榜行为，需要开源项目所有者更多关注学生贡献者增多所带来的质量、合 规等问题。 Duan Xihua: In recent years, the proportion 堵俊平：在欧美，邮件列表和 Issue 是开源开发者交流的主要方式，这样既可以公开、 透明，又可以把讨论的过程沉淀下来，降低后加入者的学习成本。国内开发者当前习惯在 微信群中讨论问题，但受限于微信群的规模以及非公开的讨论问题的方式，需要聊天机器 人等辅助工具才能达成开源社区的沟通需要。 Du Junping: In Europe and the United States, mailing lists will stay as a contributor to the project. 【专家点评】/ [Expert Comment] 堵俊平：谁说工程师不善于沟通？对开源项目而言，社区的氛围以及交流和沟通是开发者 留存的关键因素。 Du Junping: Who says engineers are not good at communicating? For open

“集市” “大教堂” 依靠精英，自上而下 依靠大众，自下而上 “集市”开发模式强调为众多的开 发者创设一个鼓励创新、交流的公 平和公开环境，在开发者能够自由 交换关于软件进步路径的看法，并 在沟通过程中自然选择出最合适的 方向。这一模式可能更适合具备长 期成长价值和进步空间的基础软件。 通过“德尔菲方法”实 现不断进化 效率至上，商业结果导向 8 ©2022.2 iResearch Inc 软件开源的成本效益 估算开源为企业项目节省38%的直接开发成本，其他成本和 收益也应纳入考量 经统计，企业进行软件开发的成本拆解到需求、设计、构建、测试、实施等五个环节后分别占比13%、13%、41%、23% 和10%。其中，开源能够在需求收集整理、软件构建和实施三个环节节省较高比例的成本，在软件设计、测试量个环节也 有一定降本效果，经估算，开源能够为项目节省38%的直接开发成本。对于企业而言，还应该纳入开源的成本&收益考量 言，还应该纳入开源的成本&收益考量 的因素包括：软件开源后为企业带来的引流价值和市场宣传等价值、项目直接商业化销售和开源形成的收入差、企业建设 开源团队和办公室的管理支出。 项目开源节省的企业软件开发直接成本估算 需求 13% 设计 13% 构建 41% 测试 23% 实施 10% A:80% A:20% A:30% A:10% A:100% 需 设 构 测 实 •

本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： 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” 任务定义器

本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 自主优化步骤，兼顾效率 与正确性 严格按指令执行，无自主优化 提示语示例 决策需求 验证性需求 "为降低物流成本，现有两种方案： ①自建区域仓库（初期投入高，长期成本低） ②与第三方合作（按需付费，灵活性高） 请根据ROI计算模型，对比5年内的总成本并推荐最优 解。" �实战技巧： "以下是某论文结论：'神经网络模型A优于传统方法B'。 请验证： 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” 任务定义器

键分享到微信、微博、QQ等社交平台，让沟通更便捷。 协作共享 随时随地分享你的视觉作品 在亿图图示，您的数据是私密、安全和可靠的。所有信息和文件传输都受 到高级别的专业加密保护，未经许可，任何人都无法访问您的数据。 企业级安全 为您的隐私保驾护航 Dependable 280种绘图类型，一款软件统统搞定 降低学习成本，降低文件转化成本，降低企业采购成本，助您成为职场作图达人 多格式兼容 多格式兼容 国内唯一可替代Visio软件，兼容Visio格式 以及常用文档类、图形类办公软件格式 无需担心迁移成本，延续已有操作习惯 绘图功能拥有智能、高效的业务逻辑，符号拖 放、极速连线、快速对齐、智能形状等操作 便携用户操作，让作图更轻松 智能绘图 提供个人云文档，一端创作，多端同步 让你随时随地记录，跨设备协同操作 云端存储 支持跨端协作 兼容 windows、Mac、Linux、Web以及小程序 逻辑让作图软件更加简单易用。 模板风格单一，缺乏新意 绘图类型少 符号图形库无法提前预览 不支持跨平台使用 生态封闭，仅支持Windows系统 软件更新升级需要付费 产品价格昂贵 体验不友好 平台单一 部署成本高 Visio的不足之处 项目 Visio 亿图图示 操作系统支持 Windows Windows，Mac，Linux，银河麒麟，统信UOS 芯片支持 Inter X86，AMD Inter

微服务应用优势 巨石（单体）应用 代码级的依赖，容易出现代码冲突，以及影 响范围扩散，导致大量的沟通，开发效率低 随着规模增加 编译时间快速增加 代码级的依赖，需要全量测试 测试回归周期长 代码修改对整个应用有影响，需要全量测试 无法有效对需求快速变化 单一技术架构 技术演进需要全部重写，成本高 开发效率 编译时间 测试周期 应对需求变化 技术演进 对比项 微服务应用 基于服务接口的依赖 各服务间独立开发，开发效率高 微服务独立编译 编译时间短 基于服务接口的依赖 仅需要测试相关服务，测试回归周期短 仅相关服务需要开发 无需全量测试，能够快速应对需求变化 微服务可以技术独立演进 成本低 PRODUCT 13 PRODUCT 基于可视化编程语言 基于通用语言封装的可视化开发语言，具 备完善的静态类型系统和组件扩展机 制，适合 80% 企业级应用开发，灵活性 高，可靠性强。 等不同粒度软件资产，均支持复用。 零成本部署运维 产出应用支持自动化部署在云原生平台 之上，无运维的代价，集成网易运维实 践。 产品能力 首批通过信通院认定项目：首批低代码无代码开发平台通用能力评测 产品荣誉 低代码开发优势 传统研发 以命令行语句为基础的 开发体系 需要掌握开发语言 （JAVA、C++、Python） 灵活性强 可满足95%业务研发需求 开发速度慢、周期长 效率低下人员成本高 可灵活集成

，尤其⿎励⼤家积极参与线下活动。线下的⻅ ⾯、沟通有助于建⽴起⼈与⼈之间的信任，对于社区的繁荣、⼈与⼈之间更⾼效的协作有重要 意义。 关于开展线上还是线下的开源活动/会议，参与者们各抒⼰⻅，线下活动可以⾯对⾯地沟通交 流，交流更有效率，氛围更好，可以有更多⾛出去看看，结交新朋友的机会，⽽线上活动则更 加安全、便捷，不受时间、地域等限制，成本低廉，且会议内容可以录像，⽅便会后复查，当 然，线下录像也是越来越普遍。 的参与者表示从 来没有在开源项⽬中集成过 RPA。 5、开源社区参与现状 5.1 开源最吸引你的因素 开放透明的代码和知识共享，以及开源的精神理念成为开源最吸引参与者的因素，⽽软件的购 买成本却并不是主要的因素。 5.2 最喜欢的开源产品是什么 Linux 以巨⼤优势，成为参与者最喜爱的开源产品，MySQL 紧随其后，Apache 和容器界的⿊ ⻢ Docker 分别位列第三、第四。 3.1 简介 Apache 软件基⾦会（ASF）成⽴于 1999 年，是⼀个依据 501(c)(3) 在美国成⽴的⾮营利性 公共慈善组织。基⾦会致⼒于：  提供基础设施：为开源项⽬⽬提供硬件，沟通交流以及项⽬⽬治理等⽅⾯的基础设施；  提供⽤于捐赠的法律实体：建⽴⼀个独⽴的法⼈实体，公司和个⼈可以向其捐赠资源，并 确保这些资源将⽤于公共利益；  提供法律保护框架：为个⼈志愿者提供法