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 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 确保AI基于准确的主题和数据生成内容，并通过严格的质量控制和验证提高准 确性 增强创造性思维 主题元素 + 背景元素 + 约束条件 元素 参考元素 + 迭代指令元素 通过提供丰富的背景信息和适度的约束，激发AI的创造性思维，同时通过多轮 迭代促进创新 优化任务执行效率 任务指令元素 + 结构元素 + 格式 元素 长度元素 + 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的

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 设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 确保AI基于准确的主题和数据生成内容，并通过严格的质量控制和验证提高准 确性 增强创造性思维 主题元素 + 背景元素 + 约束条件 元素 参考元素 + 迭代指令元素 通过提供丰富的背景信息和适度的约束，激发AI的创造性思维，同时通过多轮 迭代促进创新 优化任务执行效率 任务指令元素 + 结构元素 + 格式 元素 长度元素 + 风格元素 通过清晰的任务指令和预定义的结构提高执行效率，同时确保输出符合特定的

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 long-context
了，但它们都是最近⼀两个⽉才变得⾮常 ⽕，甚⾄即使今天，lossless
long-context
仍然不是⼀个共识。但如果今天才看到这个事情，已经没 有⾜够多的时间去迭代，最后会变成跟随者。 第⼆点是能够很深刻的理解
AI-Native
产品的开发⽅式，然后基于新的⽣产⽅式适配⼀套组织。以前做 产品是通过了解⽤⼾的需求设计功能，新时代需要在制造的过程中完成设计。ChatGPT
就是通过制造 资源获取肯定也很重要。其中主要烧钱的是算⼒。早期靠融资，到后⾯就需要更多的产品商业化。商 业化也不能照搬上⼀个时代成熟的东西创新，所以好的
CEO
和团队应该有⼀定经验，但同时也有很强 的学习和迭代能⼒。
海外独⻆兽：但有可能投资⼈分辨不出来到底谁的
tech
vision
是最领先的。
杨植麟：我不太担⼼这个问题。现在就是最好的分配⽅式，更接近⼀个⾃由市场，最后会有最⾼的分 配效率

源代码 无偿在社区发布，此后二次开发者和使用者作为贡献方进行迭代，并在开源许可证的约束下使用迭代版本，社区中的其他 机构提供法律、行业发展等服务和指导，不同角色间互相配合，有效协作，达成技术交流或商业目的。开源运营和治理环 节，无论是由企业主导还是由基金会主导，在整个开源项目过程中都处于关键位置，包含软件开发和发行、市场推广、版 本迭代更新、版权管理和安全管理等内容，这些环节和商业企业的软件项目有一些相似之处，但更加注重从社区的使用者 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

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。 检索，自动搜集相关文献并生成综述报告，仅支持中文 检索。 斯坦福STORM 斯坦福STORM平台是由斯坦福大学的oval团队开发的的一款AI科研工具，其核心功能是通过多智能体协作，实现 从提纲到段落再到文章的迭代式生成，为用户生成内容大纲及高质量长文本。 产品 概况 功能亮点 功能亮点  资料整合与文章生成：能够浏览网络，搜集大量文献， 并通过基于主题的多个智能代理，将这些文献转化为连 贯的文章或研究论文，长度可达数万字。 DeepSeek发布后在1月27日迅速登顶美国下载榜首；截 至1月30日，DeepSeek在168个国家位居下载榜第一名。 • OpenAI的CEO奥特曼承认DeepSeek的技术实力，并表 示将继续加快自身模型的迭代。 • Meta成立四个专门研究小组来分析DeepSeek R1的工作 原理，并基于此改进其大模型Llama 。 • 英伟达、微软、亚马逊等国际巨头纷纷接入DeepSeek。 DeepSeek

我们所处的世界，正在高速朝着某个未知的方向前进。 对于中国开源而言，2021 年的关键词，应该是“助跑”。迹象已经 非常明显，工信部信息技术发展司发布了《“十四五”软件和信息技 术服务业发展规划》，就是一个典型的信号，开源领域即将起飞了。 从地面行走，到天空飞行，这是两个完全不同的阶段。而 2021 年， 则是起飞之前的助跑阶段。从地面到天空，意味着整个行为的模式 都会发生深刻的变化 在高速发展的过程中，越来越多 的开发者开始重视开源的安全和合规问题。 Gitee 作为本土的代码托管平台，见证在 2021 年大厂投入开源的决心和开发者加入开源事业的热情。 随着国家「十四五」规划开始重视开源生态发展，开源获得了国家层面的支持，通过 Gitee 这样基础平 台的建设，为个人开发者和企业提供了展示的舞台和良好的发展土壤，让 Gitee 成为汇聚我国开发者智慧、 促进技术创新的共享平台。 资本 2.2 开源模式商业优势 2.2.1 开源项目可以为软件的开发提供杠杆 开源带来了产品的快速迭代与用户场景的拓宽。开源模式下的协同开发平台使产品迭代速度加快。开源 模式下，社区成员能够协同编写软件，软件用户可以提交及时使用反馈，在反馈的基础上开发人员可以 进行更高效地修改、迭代。此外，开源使用户可以直接参与到产品开发中来，这比闭源软件开发更能了 解客户的需求，并且发掘出用户需要的

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

unknown direction at high speed. 对于中国开源而言，2021 年的关键词，应该是“助跑”。迹象已经非常明显，工信部信息技术 发展司发布了《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》，就是一个典型的信号，开源领域 即将起飞了。从地面行走，到天空飞行，这是两个完全不同的阶段。而 2021 年，则是起飞之 前的助跑阶段。从地面到天空，意味着整个行为的模式都会发生深刻的变化。我们原来只需要 source security and compliance issues. Gitee 作为本土的代码托管平台，见证在 2021 年大厂投入开源的决心和开发者加入开源事 业的热情。随着国家「十四五」规划开始重视开源生态发展，开源获得了国家层面的支持，通 过 Gitee 这样基础平台的建设，为个人开发者和企业提供了展示的舞台和良好的发展土壤，让 Gitee 成为汇聚我国开发者智慧、促进技术创新的共享平台。 provide leverage for software development 开源带来了产品的快速迭代与用户场景的拓宽。开源模式下的协同开发平台使产品迭代速度加 快。开源模式下，社区成员能够协同编写软件，软件用户可以提交及时使用反馈，在反馈的基 础上开发人员可以进行更高效地修改、迭代。此外，开源使用户可以直接参与到产品开发中来， 这比闭源软件开发更能了解客户的需求，并且发掘出用户需要的使用场景。因此，相对于单一

自由共享：开源内容可以免费被任何人 查看、学习、使用 透明与可审查：开源的源代码可以被任 何人审查验证、保持质量 开源精神 通过传递一种对于知 识分享、知识透明和 平等合作的价值观， 凝聚群众力量，促进 开源内容传播应用与 迭代升级，达到社会 集体效应最大化 5 ©2023.11 iResearch Inc. 来源：根据专家访谈、公开资料，由艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 开源项目长期投入要素及长期收益 开 源 长 期 战 略 （ 顶 层 设 计 ） 运营人员投入 开源技术投入 开源资金投入 企业组织重组 开源板块规划 合作伙伴联结 开源长期投入要素 开源项目长期收益 构建活力生态 提升技术领导力 增进企业创新力 树立行业标准 降低开发费用 间 接 收 益 企 业 长 远 发 展 持 续 动 力 软件优化 选择适合开源项目的开源协 议，依据企业对项目的开源 方案审定协议中个别条款 向上对接高校及研究机构， 加紧基础技术共建；向下对 应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评

大模型撞上“算力墙”，超级应用的探寻之路 文/傅聪 近日，大模型教父 Sam Altman 在 Reddit 上的评论透露出 GPT-5 难产的隐忧，直言有限 的算力约束让 OpenAI 面临迭代优先级的艰难抉择，在通往 AGI 的道路上一路高歌猛进的领头 羊似乎撞上了“算力墙”。 除此之外，能耗、资金，难以根除的幻觉，有限的知识更新速率、有限的上下文宽度、高昂 的运营成本等等，都让外 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