自然语言理解与分析 文本分类 • 文本分类 • 主题标签生成(如新闻分 类) • 垃圾内容检测 Mermaid图表 · 流程图 · 时序图 · 类图 · 状态图 · 实体关系图 · 思维导图 React图表 · 折线图 · 柱状图 · 饼图 · 散点图 · 雷达图 · 组合图表 SVG矢量图 · 基础图形 · 图标 · 简单插图 · 流程图 · 组织架构图 常规绘图 第四阶段：10分钟——用AI优化与格式伪装 p统一话术： “将以下段落改写成政府报告风格，加入‘数字化转型’‘双碳战略’等关键词：{粘贴原文}” p生成图表： 指令：“将上文‘设备配置表’转换成LaTeX格式的三线表。”插入图表后，自动增加方案“厚度”。 p最终润色： “检查以下方案书逻辑漏洞，列出3个可能被客户质疑的点，并给出应对答案。” p关键提醒： ü 保命优先级：先堆字数 保命优先级：先堆字数再优化，前30分钟专注“把文档撑到10000字”。 ü 虚构数据标注：所有AI生成的数据加“（示例）”后缀，避免背锅。 ü 格式障眼法：多用表格、图表、编号列表，视觉上掩盖文字密度不足。标题字体放大、段落间距调宽，快速“膨胀”页数。 ü 若有时间，再精雕细琢 场景2：新员工快速熟悉公司情况和行业情况 场景：小李刚刚加入一家制造电子元器件的公司，作为一个新员工，他需要在短时间内熟悉公司的产品线、组织

上稍显不足，同时与Claude 3.5 sonnet所输出的表格更为工整、简洁。 Claude 3.5 sonnet 一般文本（7000token）： 能够准确提取文本数据，并 整理成可视化图表，表格文 字简洁，没有提及文本中的 环比和同比数据。 长文本（15000token）： 长文本粘贴后会自动形成文 件，能够准确集成文本数据 表格，但数据维度有限。 Kimi k1.5 1、读取即将上映的2025年电影数据集 2、对数据集进行深入分析和数据挖掘 任务 DeepSeek R1 能够准确对数据进行分类，从多个维度进行梳理和分析，借助可视化图表进行数据挖掘，基于分析结 果提供可行建议，但整体数据挖掘深度较浅，缺少对不同类型数据直接关联性的探究。 第一轮对话： 第二轮对话： （基于初步分析结果，选择其中一部分或某个方 向进行深入的数据挖掘） 提示词 测试结果受到数据 、质量评估或产品验证的最终依据。 数据可视化 基于titanic遇难者数据分析结果绘制可 视化图表 任务  Open AI o3mini的数据可视化能力突出，能够直接高效地生成多种类型可视化图表，准确度高；  DeepSeek R1、Kimi k1.5均能基于分析结果提供多种可视化图表绘制方案，但都需要依靠运行 Python代码才能完成绘图任务，部分代码会出现错误 Open AI

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 "Response"， 想要的回应类型。 一份详细的研究 报告？一个表格？ Markdown格式？ "C"代表 “Context（上 下文）” 相关的 背景信息，比如 你自己或是你希 望它完成的任务 的信息。 "O"代表 “Objective Engine) •输入处理 •执行流程 •输出规范 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: Mermaid图表代码生成器 功能: 根据用户提供的流程或架构描述，自动生成符合Mermaid语法的图表代码。 技能: 熟悉Mermaid的图表类型和语法，能高效将流程转化为代码。 理解流程分析、架构设计及结构化展示等领域知识。 约束: 询问用户希望绘制哪种类型的图表。 收集详细的流程或架构描述。 根据描述分析并设计图表结构。 生成并输出符合Mermaid语法的代码。 校验代码，确保没有语法错误。 将最终代码提供给用户。 输出格式: Mermaid图表代码。 示例： graph TD; A[开始] --> B[做事情]; B --> C[结束]; 如何使用DeepSeek制作可视化图表？ 角色: PPT大纲辅助生成

DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存） 7-8 token/秒（混合推理） together.ai/playground/chat/deepseek-ai/DeepSeek-R1  为需要魔法或外企上⽹环境 芯⽚企业⽀持附图 云⼚商智算企业⽀持附图 注：⼚商⽀持图表版权归智东⻄

• 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 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 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 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例

• 需显式引导推理步骤（如通过CoT提 示），否则可能跳过关键逻辑。 • 依赖提示语补偿能力短板（如要求分 步思考、提供示例）。 关键原则 3 2 1 模型选择 • 优先根据任务类型而非模型热度选择（如数学任务选推理模型，创意任务选通用 模型）。 提示语设计 • 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 • 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 避免误区 • 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 • 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 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 任务类型 适用模型 提示语侧重点 示例（有效提示） 需避免的提示策略 数学证明 推理模型 直接提问，无需分步引导 “证明勾股定理” 冗余拆解（如“先画图，再列公式”） 通用模型 显式要求分步思考，提供示例

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。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 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。 、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断

Copilot 16 / 32 大模型应用现状：知名大模型 在全球范围内，已经发布了多款知名大模型，这些大模 型在各个领域都取得了突破性的进展。 处理文本数据的 GPT-4，能同时处理和理解多种类型数 据的多模态模型 DALL-E 3，以及开源大模型的代表 Lllama 2 都在短时间内获得了大量关注和用户，构成了 大模型领域的「第一梯队」。 讯飞星火 17 / 32 大模型应用现状：首批备案上线的中国大模型

40 3 1 AI 大模型基础 1.1 AIGC AIGC 是指使用人工智能模型生成内容的技术。这些内容可以包括图像、音频、 文本、视频、3D 模型等。具体来说，AIGC 技术可以生成如下类型的内容： • 图像：如照片、原创艺术作品 • 音频：如视频游戏中的配音、音乐 • 文本：如代码、广告文案、小说 • 3D 模型：如角色、场景 目前，AIGC 技术处于早期阶段，最常见的产品形态是基于文本的，通过用