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”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维 �RCM的理论基础： RCM建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上，将这些理论应用到AI内容生成领域，提出了 以下步骤： �RCM实施步骤： 构建多元素库：收集与创意领域相关和不相关的多样化 元素 3. 设计随机抽取机制：创建一个可以随机选择元素的系统 4. 制定组合规则：设定如何将随机元素组合在一起的规则 5. 生成组合提示：创建引导AI进行随机组合的提示语 应用示例 元素库构建 随机抽取 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学

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”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法。” ✅ 触发模型自解释能力 ❌ 可能偏离核心目标 任务需求与提示语策略 游戏玩家 <-> 学生 • 游戏关卡 <-> 课程单元 • 游戏技能提升 <-> 知识获取 • 游戏社交系统 <-> 学习社区 源域识别 知识抽象 目标域映射 知识重构 应用与验证 随机组合机制（RCM）：打破常规思维 �RCM的理论基础： RCM建立在创造性思维中的“强制联系”和“创意综合”理论基础上，将这些理论应用到AI内容生成领域，提出了 以下步骤： �RCM实施步骤： 构建多元素库：收集与创意领域相关和不相关的多样化 元素 3. 设计随机抽取机制：创建一个可以随机选择元素的系统 4. 制定组合规则：设定如何将随机元素组合在一起的规则 5. 生成组合提示：创建引导AI进行随机组合的提示语 应用示例 元素库构建 随机抽取 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学

带钢表面质量检测 • 热卷带头方向识别 • 钢卷带头监测与联动控制 • 钢卷托举位置对中检测 • 宽厚板双边剪自动对中 • 钢卷喷号自动识别 • 棒材自动数支数 • 自动控制转钢辊道的转向 和转速 • 连轧机组中心线检测 • 轧钢机械振动故障的诊断 • 轧次计划优化算法 • 断带预测分析 • 带钢卷取温度高精度预报 • 带钢跑偏预测分析 • 掉顶头异常识别 • 热轧管材表面质检 • 钢管识别跟踪 • 铸管外表面缺陷自动检测

给 容 器 分 配 一 个 名 称 lobe-chat 。 这 有 助 于 以 后 通 过 名 称 管 理 容 器。 -p 10084:3210 ： 将 主 机 的 10084 端 口 映 射 到 容 器 的 3210 端 口。 这 样， 主 机 的 10084 端 口 的 请 求 会 被 转 发 到 容 器 的 3210 端 口。 -e ACCESS_CODE=lobe66 ： 设 置 环

当前趋势部分，按照时间顺序和技 术创新进行分类，逻辑性强 内容结构 通过逻辑排序、层次化分段 和观点与事实的清晰区分， 确保生成的内容符合学术写 作标准。内容结构完整，包 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时， 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次， 结构合理 内容结构完整，格式较一般 综述结构较为标准，在中文 文献分析上具有优势 在写作前，系统会先生成详细的写 研究视角 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发，提供 了全面的分析和评述 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发 研究视角多样，从不同领 域和研究层面出发 研究视角集中，从研究主 题相关的历史背景、当前 趋势、应用领域、挑战与 局限、未来方向等方面进 行深入分析 PS：使用感受会因个体差异而有不同，仅作参考 生成综述对比：可读性与实用性 AI综述平台 元知AI综述工具

实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生 产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中，基础层主 要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的 深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产 品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年 来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等

秉持共同、综合、合作、可持续的安全观，坚持发展和安全并重，以促 进人工智能创新发展为第一要务，以有效防范化解人工智能安全风险为出发点 和落脚点，构建各方共同参与、技管结合、分工协作的治理机制，压实相关主 体安全责任，打造全过程全要素治理链条，培育安全、可靠、公平、透明的人 工智能技术研发和应用生态，推动人工智能健康发展和规范应用，切实维护国 家主权、安全和发展利益，保障公民、法人和其他组织的合法权益，确保人工

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 ”） 探索性问题 、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他 算法 。 ” 触发模型自解释能力