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， 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 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 善用DeepSeek的两大关键：提出问题 鉴别答案 DeepSeek是什么? • DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。 你：感谢您的反馈。我理解您说的团队合作和沟通的问题，但我也觉得在 项目执行中，我提出了很多实际的解决方案，虽然可能在表达上不够清晰。 您觉得我可以在哪些方面做得更好呢？ 领导：是的，你的方案确实有价值，但在团队中，沟通和协调同样重要。 也许你可以多关注团队成员的需求，提前与大家沟通你的想法，这样大家 会更容易理解和支持你的方案。 你：明白了，我会注意这方面的改进。同时，我也希望在未来的工作中，

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 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 产品的主要功能 b. 核心价值主张 要求：用一句简洁有力的话概括，确保包含[关键词1]和[关键词2] （2）功能详解（次优先级，总计150字以内）： a. 主要特性1：[特性名]（20字描述） b. 主要特性2：[特性名]（20字描述） c. 主要特性3：[特性名]（20字描述） 要求：每个特性都要与核心价值主张有明确的逻辑关联 （3）目标受众说明（50字以内）：

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 ❌ 限制模型自主优化空 间 需求导向 描述问题背景与目标， 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景 下工作；抽象化能力有助于提高工作效率和拓展应用 范围；批判性思考是确保AI应用可靠性和公平性的关 键；创新思维能力推动了AI应用的边界拓展，而伦理 意识则确保了AI的发展与社会价值观相符。 提示语的DNA：解构强大提示语的基本元素 提示语的基本元素分类 信息类元素决定了AI在生成过程中需要处理的具体内 容，包括主题、背景、数据等，为AI提供了必要的知 识和上下文。 产品的主要功能 b. 核心价值主张 要求：用一句简洁有力的话概括，确保包含[关键词1]和[关键词2] （2）功能详解（次优先级，总计150字以内）： a. 主要特性1：[特性名]（20字描述） b. 主要特性2：[特性名]（20字描述） c. 主要特性3：[特性名]（20字描述） 要求：每个特性都要与核心价值主张有明确的逻辑关联 （3）目标受众说明（50字以内）：

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 R1引发全球关注 推理能力：核心突破，专项升级  推理能力 • 强化学习驱动：DeepSeek R1-Zero 是首个完全基于强化学习（RL） 训练的推理模型，无需任何监督微调（SFT）步骤，打破传统模型依 赖大量标注数据的惯例。DeepSeek-R1 采用强化学习作为核心训练 示 推 理 路 径 自 我 修 正 DeepSeek R1 的核心突破在于其通过强化学习驱动的推理能力。该 模型在训练过程中，通过强化学习技术，显著提升模型的推理能力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 道琼斯指数等）的半导 体相关财报和数据 数据解析过程  来自行业研报机构的178份半导 体供应链风险分析报告。  解读各研报的核心观点、关键指 标及预测方法。  建立行业报告的质量评估体系， 识别高价值研报并进行分类。 链接效率（如通信、 物流连接） 线条强度（如生产 线的稳定性） 物流效率（如运输 网络的优化性） 需求响应能力（如 预测和应对需求变 化的能力）  模型构建： 

大模型是一场工业革命，将重塑所有产品和业务。你相不相信？ 不拥抱AI的组织和个人，会被拥抱AI的组织和个人淘汰。你相不相信？ 建立AI信仰 6政企、创业者必读 大模型不是泡沫，而是新一轮工业革命的驱动引擎 蒸汽革命 电气革命 信息革命 以大模型为代表的 人工智能革命 人工智能是新质生产力的关键支撑技术，人工智能+百业千行将带动新一轮工业革命，为高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将 发挥举国体制优势，打赢 追赶之战 • 大模型带来前所未有安全 挑战 • 外挂式传统安全手段难以 应对 • 应对模型安全新挑战，打 赢未雨绸缪之战 • 大模型是能力而非产品， 结合场景才能发挥价值 • 中国拥有最完整的产业链、 最全的工业门类、最丰富 的场景 • 发挥场景优势，加速传统 产业数转智改，打赢弯道 超车之战 AGI是全球少数玩家的游戏，政府、企业、创业者更多创新的机会在应用之路 预训练大模型难以通往AGI之路  推理模型如R1——通过逻辑链条推导答案， 分解规划，自我反思  预训练范式像是记忆和模仿，强化学习范 式更像探索实践  记住很多东西只是基础，真正有价值的是 融会贯通 R1找到了人类通往AGI的方向 DeepSeek颠覆式创新——技术创新 27 DeepSeek-R1和GPT-4o不是同一个物种政企、创业者必读 快思考 慢思考 快 慢

人工智能安全治理框架 图像、音频、视频等，宣扬恐怖主义、极端主义、有组织犯罪等内容，干涉他 国内政、社会制度及社会秩序，危害他国主权；通过社交机器人在网络空间抢 占话语权和议程设置权，左右公众价值观和思维认知。 3.2.4 伦理域安全风险 （a）加剧社会歧视偏见、扩大智能鸿沟的风险。利用人工智能收集分析 人类行为、社会地位、经济状态、个体性格等，对不同人群进行标识分类、区 别对待，带 的数据安全和个 人信息保护要求。 5.4 构建负责任的人工智能研发应用体系。研究提出“以人为本、智能 向善”在人工智能研发应用中的具体操作指南和最佳实践，持续推进人工智能 设计、研发、应用的价值观、伦理观对齐。探索适应人工智能时代的版权保护 和开发利用制度，持续推进高质量基础语料库和数据集建设，为人工智能安全 发展提供优质营养供给。制定人工智能伦理审查准则、规范和指南，完善伦理 审查制度。 止下线时妥善处理用户数据。 （c）研发者应确保模型算法训练环境的安全性，包括网络安全配置和数 据加密措施等。 （d）研发者应评估模型算法潜在偏见，加强训练数据内容和质量的抽查 检测，设计有效、可靠的对齐算法，确保价值观风险、伦理风险等可控。 （e）研发者应结合目标市场适用法律要求和风险管理要求，评估人工智 能产品和服务能力成熟度。 （f）研发者应做好人工智能产品及所用数据集的版本管理，商用版本应 可以回退到以前的商用版本。

14 TVMQ@Alios AIOS ! 驱动万物智能 PRESENTATION AGENDA 人 人 e 人 e@ TVM Q@ AliOs Overview TVM @ AliOs ARM CPU TVM @ AliOos Hexagon DSP TVM @ Alios Intel GPU Misc /NiiOS ! 驱动万物智能 PART ONE TVM Q@ AliOs AliOs Overview AiOS 1驱动万物智能 AliOs overview 。 AliOs (www.alios.cn) is a newly designed to drive everything toward intelligence. The Alios is running in vehicles, Phone, Pad and loT terminals. Provide cloud 共建未来出行生态 embrace new "connected' era by acting as the IT “chassis' of ROEWE负风 auto industry /NiiOS ! 驱动万物智能 TVM Timeline @ Alios 吕 2018.4 咏 2018.12 | 2019.6

LLM 从传统的模型训练和应用模式，转向以 Agent 为中心的智能化模 式。 LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性，使 LLM 能够主动学习和执行 任务，从而提高了 LLM 的应用范围和价值；它为 LLM 的智能化发展提 供了新的方向，使 LLM 能够更加接近于人类智能。 AutoGPT 就是一个典型的 LLM Agent。在给定 AutoGPT 一个自然 语言目标后，它会尝试将其分解为多个子任务，并在自动循环中使用

高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上，促进人工智能产业全球 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