世界的360 • 实战能力第一，实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一，相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一，专利申请1.5万件，安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一，覆盖225个国家和地区的15亿终端 • 企业客户规模第一的网安公司 • A股网安公司市值第一 安全能力最强，八个中国第一 中国的360 世界领先、中国第一的网络安全领军企业 世界领先、中国第一的网络安全领军企业 中国唯一被美双重制裁的互联网企业和安全企业 75政企、创业者必读 探索形成了一套自主可控、「看见+处置」为核心的数字安全「中国方案」 360 安 全 云 每天云查杀1000亿次，平均每秒115万次，每日处置安全事件10亿次 每天拦截勒索攻击100万次、挖矿攻击1000万次、恶意网址7.5亿次、网络电信诈骗6000万次 云端响应服务 高级威胁溯源平台、

2021全球开放数据应用创新大赛-基于文本挖掘的企业隐患排查质量分析模型 第一名 2021中国计算机学会大数据与计算智能大赛-“千言〞 问题匹配鲁棒性评测 第一名 2021年全国知识图谱与语义计算大会-医疗科普知识答非所问识别 第一名 互联网虛假新闻检测2019全球挑战赛-虛假新闻多模态检测 第一名 中国法研杯CAIL2020司法人工智能赛 第一名 DeepSeek的三种模式 平台 地址 版本 备注 据等，确保信息的最新 性和权威性，并将关键资料整理形成表格。 3.生成PPT大纲：根据用户需求和收集到的资料，构建PPT大纲，明确每一页 的内容和结构。要有每个章节的题目和每个页面的标题及内容要点。第一层级为封面、目录页、 章节页标题，页面标题为第二层级，页面内容要点为第三和第四层级。关键内容可以用流程图呈 现。不少于30页内容。 4. 生成关键页面的流程图，针对部分核心页面内容，生成流程图。

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 测试结果受到数据样本、测试环境、AI抽卡、提示词模板等因素影响，仅供参考，无法作为决策制定、质量评估或产品验证的最终依据。 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 中-英、英-中互译指令 指令：我想让你充当一名科研类的英汉翻译，我会向你提供一种语言的一些段落，你的任务是将这些段落准确地、学术性 供的段落。您应使用人工智能工具（如自然语言处理）以及有关有效写作技巧 的修辞知识和经验进行回复。我会给你如下段落，请告诉我是用什么语言写的，然后翻译。我希望你能以标记表的形式给出 输出结果，其中第一列是原文，第二列是翻译后的句子，每行只给出一个句子 所提供段落的语言是中文，以下是按要求的标记表格式翻译成英文的译文： Original (Chinese) Translation (English)

. . . . . . . . 29 5.4 打开 MaxKB 网页 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.5 构建第一个私人知识库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.6 MaxKB 配置本地 llama3 . . . . . . . . . llama3，自动就会启动，进入会话 界面，如图 13 所示： Figure 13: Ollama 里下载 Llama3 界面 发第一条消息，” 你是谁，用中文回答”，与 Llama2 相比，Llama3 确实在 回答速度上大幅提升，小于秒级，如图 14 所示： 15 Figure 14: 第一次提问：你是谁，用中文回答 发第二条消息，”Python 代码，冒泡排序，代码 + 解释”，回答响应非常快， 如图 MaxKB@123.. 登录进去后，初次登录到 MaxKB 后，需更改登录用户名和登录密码。看到 创建应用程序的界面如图 37所示： 33 Figure 37: MaxKB 界面 5.5 构建第一个私人知识库 我们先尝鲜它的知识库搭建，所以选择知识库导航这里，如图 38所示： Figure 38: MaxKB 界面-知识库配置 34 然后点击创建知识库按钮，就会出来下面页面，如图 39所示：

Explanation Strategy）来 构建一个关键概念细节矩阵。 跨域映射机制（CMM）：激发创新思维 （2）逐层展开类比： a.将防火墙和访问控制比作皮肤和黏膜，解释它们如何作为第一道防线。 b.描述入侵检测系统如何像白细胞一样在网络中“巡逻”，识别和应对威胁。 c.解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清 [系统指令] 你是一个递归元叙事生成器。你的任务是创作一个三层递归的元叙 事作品。每一层都应该包含对上一层的反思和评论。遵循以下步骤： （1）第一层叙事：写一个200字的微型小说，主题是“创作的困境”。 （2）第二层元叙事：用150字评论你创作第一层叙事的过程，讨论： a. 你如何诠释"创作的困境"这个主题 b. 在创作过程中你遇到的实际困境 （3）第三层元元叙 行动目标明确化：在提示语中明确指出期望受众采取的具 体行动 2. 强烈的紧迫感 时间限制设置：要求在文案中加入限时优惠或稀缺性信息 3. 低门槛的起始步骤 简单行动设计：要求设计一个简单、具体的第一步行动 4. 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行

Explanation Strategy）来 构建一个关键概念细节矩阵。 跨域映射机制（CMM）：激发创新思维 （2）逐层展开类比： a.将防火墙和访问控制比作皮肤和黏膜，解释它们如何作为第一道防线。 b.描述入侵检测系统如何像白细胞一样在网络中“巡逻”，识别和应对威胁。 c.解释签名式防御如何类似于抗体，能够快速识别和中和已知威胁。 d.比较系统隔离和清 [系统指令] 你是一个递归元叙事生成器。你的任务是创作一个三层递归的元叙 事作品。每一层都应该包含对上一层的反思和评论。遵循以下步骤： （1）第一层叙事：写一个200字的微型小说，主题是“创作的困境”。 （2）第二层元叙事：用150字评论你创作第一层叙事的过程，讨论： a. 你如何诠释"创作的困境"这个主题 b. 在创作过程中你遇到的实际困境 （3）第三层元元叙 行动目标明确化：在提示语中明确指出期望受众采取的具 体行动 2. 强烈的紧迫感 时间限制设置：要求在文案中加入限时优惠或稀缺性信息 3. 低门槛的起始步骤 简单行动设计：要求设计一个简单、具体的第一步行动 4. 清晰的收益阐述 利益点强化：要求明确列出采取行动后的具体收益 5. 社会证明的运用 案例/数据要求：要求加入用户见证或数据支持 为[产品/服务名称]创作一则促销文案，目标是有效引导目标受众立即采取行

文学创作、学术论文等，生成具有针对性、逻辑性和条理性 的文案大纲，并且能确保大纲结构合理、逻辑通顺。该大纲应该包含以下部分： 引言：介绍主题背景，阐述撰写目的，并吸引读者兴趣。 主体部分：第一段落：详细说明第一个关键点或论据，支持观点并引用相关数据或案例。 第二段落：深入探讨第二个重点，继续论证或展开叙述，保持内容的连贯性和深度。 第三段落：如果有必要，进一步讨论其他重要方面，或者提供不同的视角和证据。 具有信达雅标准的译文。"信" 即忠实于原文的内容与意图；"达" 意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅" 则 追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。 USER 牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变 这种状态为止。 如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。 即物体的速度保持不变且加速度为

为了照顾到大部分读者，推荐的搭建方法已将电脑配置要求降 到最低，普通电脑也能飞速运行。 1.2 DeepSeek 本地部署三个步骤 一共只需要三步，就能做到 DeepSeek 在本地运行并与它对话。 第一步，使用的是 ollama 管理各种不同大模型，ollama 比较直接、干净， 一键下载后安装就行，安装过程基本都是下一步。 不知道去哪里下载的，可以直接在我的公众号后台回复：ollama，下载这个 主要亮点在于出色的数学和逻辑推理能力，区别于一般的通 用 AI 模型。其训练方式结合了强化学习（RL）与监督微调（SFT），创造 了一种高效训练，高推理能力 AI 模型的方法。 整个训练过程分为核心两阶段，第一步训练基于 DeepSeek-V3 论文中的基 础模型（而非最终版本），并经历了 SFT 和基于纯强化学习调优 + 通用性 教程作者：郭震，工作 8 年目前美国 AI 博士在读，公众号：郭震 AI，欢迎关注获取更多原创教程。资 能生成高质量的推理数据，包括大量长链式思维（Chain-of-Thought, CoT）示例，用于支持后续的 SFT 阶段，如图7所示。更加详细介绍参考3.2节。 3.1.2 核心创新 2：通用强化学习 第一阶段 R1-Zero 虽然展现出惊人的推理能力提升，但是也出现了回复时 语言混合，非推理任务回复效果差的问题，为了解决这些问题，DeepSeek 提出通用强化学习训练框架。 如图7所示，通用强化学习（General

页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： “写一段‘2 情景还原：7:15分，被幼儿园家长群消息惊醒，发现今天轮到自己带班级手工材料。同时想起丈夫出差前嘱咐的干洗店取 衣，冰箱牛奶已空需采购，下午3点部门汇报会需准备PPT，而此刻灶台上烧着的水即将沸腾。 p 第一步先问AI：这些事情我是否可能全部完成 p 第二步再问AI：如果能完成，哪些事情要优先 做，先后顺序是什么？ p 第三步继续问：是否有高效的工具或者办法我 可以使用？ p 第四部最后问：这个过程中有任何风险吗？如 生成政府灾情报告模板（自动填充损失评估） ④ 社会协作： 创建临时物资交换区块链账本 多语言求援信息自动生成（对接领事馆系统） 技术红利： 救援响应速度提升3.2倍，资产损失减少78%，危机持续时间压 缩56% p 第一步：全面描述整体情景 p 第二步：分项深入探讨，获取针对性建议 p 第三步：请求综合协调与优先级排序 p 第四步：补充详细背景信息（视情况而定） 如何使用DeepSeek处理社交关系 “社

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 8 月 31 日，百度、字节、商汤、中科院旗下 紫东太初、百川智能、智谱华章等 8 家企业 / 机构的大模型产品首批通过《生成式人工智能