地中海清新感 × 日式天妇罗手 法 ??? 结构解构： 1.青椒薄片 - 采用日式天妇罗手法炸至半透明，形成琥珀色脆网 2.茄泥慕斯 - 融入保加利亚红椒粉与希腊酸奶，制成空气感慕斯 3.香肠脆粒 - 伊比利亚辣肠低温烘烤后粉碎成黄金脆粒 4.薄荷冷萃油 - 液态氮急冻薄荷叶萃取的翡翠色精油 ???️ 味觉风暴： •第1层：青椒脆片释放灯笼椒特有的清甜 •第2层：烟熏红椒粉在慕斯中爆破出暖意 •第3层：辣肠碎粒带来咸鲜微辣的颗粒感 理解AI决策逻辑 • 数据洞察： 数据驱动分析能力 • 边界认知： 把握AI能力边界 • 协同意识： 建立人机协作模型 核心观点： 掌握AI思维模式， 建立人机协作 认知框架 整合力 • 跨域翻译： 转化领域知识 • 创意重组： 重构工作方法 • 资源编排： 优化人机协同 • 知识融合： 整合新旧知识 核心观点： 融合人机优势， 创造1+1>2的价 值 判断力 • 真伪辨识：

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 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素 + 质量控制 元素 知识域元素 + 输出验证元 素 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 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 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素

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 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 不到的积极效果。 ▪ 涌现属性：某些元素组合可能产生单个元素所不具备的新特性。 目标 主要元素组合 次要元素组合 组合效果 提高输出准确性 主题元素 + 数据元素 + 质量控制 元素 知识域元素 + 输出验证元 素 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 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 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素

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 全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 （a）信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容，易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题，威胁公民生命财产安全、国家安全、意识 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护 网络扫描、社会工程学攻击等，降低网络攻击门槛，增大安全防护难度。 （e）模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调，是 常见的人工智能应用模式，如果基础模型存在安全缺陷，将导致风险传导至下 游模型。 3.2.2 现实域安全风险 （a）诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域，如自动驾驶、智能诊疗等，模型算法存在的幻觉输出、 错误决策，以及因不当使用、外部攻击等原因出现系统性能下降、中断、失控 技术，对国家安全、经济安全、公共卫生安全等带来严重风险。包括极大降低 非专家设计、合成、获取、使用核生化导武器的门槛；设计网络武器，通过自 动挖掘与利用漏洞等方式，对广泛潜在目标发起网络攻击。 3.2.3 认知域安全风险 （a）加剧 “信息茧房” 效应风险。人工智能将广泛应用于定制化的信息 服务，收集用户信息，分析用户类型、需求、意图、喜好、行为习惯，甚至特 定时间段公众主流意识，进而向用户推送程式化、定制化信息及服务，“信息茧房”

3.3 通用强化学习训练过程 最终偏好调整（Preference Tuning），如下图11所示。通用强化学习训练过 程后，使得 R1 不仅在推理任务中表现卓越，同时在非推理任务中也表现出 色。但由于其能力拓展至非推理类应用，因此在这些应用中引入了帮助性 （helpfulness）和安全性（safety）奖励模型（类似于 Llama 模型），以优化 与这些应用相关的提示处理能力。 DeepSeek-R1

有优势，能够详细呈现中 文领域的研究成果 文本长度适中，内容精炼， 重点突出，适合快速阅读 和理解 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 引用格式较为简化，虽然能提 供基本的引用信息，但在一些 细节上缺少学术规范，适合较 为基础的文献综述 引用格式较为标准，尤其在中 文文献的引用上符合国内学术 出版的常见格式，适合中文领 域的文献综述 文章语言类似维基百科风格， 具有百科的深度和结构，可读 性强，适合不同层次的读者阅 读和理解 自动生成 参考文献 能够自动生成参考文献列表，确 保引用格式的统一性，确保与文 任 务 中 的表现。 第二阶段：拒绝 采样与监督微调 通 过 拒 绝 采 样 从 R L 检 查 点 生 成 新 的 合 成 数 据 ， 并 与 写 作 、 事 实 问 答 等 领 域的监督数据混合。 然 后 对 基 础 模 型 进 行 两 轮 微 调 ， 进 一 步提升模型的性能。 第三阶段：全场 景强化学习 结 合 规 则 奖 励 （ 针 对 推 理 任 务 ） 和

高 能 力 水 平 高 APT- C-17 飞鲨 （未知） APT- C-58 Gorgon （巴基斯坦） APT- C-54 UNC2452 （俄罗斯） APT- C-62 三色堇 （中国台湾地区） APT- C-41 蓝色魔眼 （土耳其） APT- C-42 WellMess （俄罗斯） APT- C-32 飞刃 （以色列） APT- C-45 幼象 （印度）