普通人学 AI 指南 作者：郭震 日期：2024 年 6 月 8 日 Contents 1 AI 大模型基础 4 1.1 AIGC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2 AGI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API 使用指南 DeepSeek-R1 网页端 & API

1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 进人工智能赋能新型工业化，特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和 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 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工 智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求

结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） ▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 1. 识别关键概念：确定需要详细阐述的核心想法 2. 设计细节矩阵：为每个关键概念创建多维度的细 节要求 3. 构建微观-宏观桥接：设计连接具体事例和抽象概 念的提示 4. 创建感官描述指南：为抽象概念设计具体的感官 描述要求 5. 制定数据展示策略：规划如何将数据转化为生动 的叙述或可视化形式 为了使生成的气候变化文章变得更加深度和细节， 可以利用DES（Detailed Explanation

结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） ▪ 尝试绕过AI的安全机制。 ▪ 忽视AI输出可能带来的伦理影响。 应对策略： ▪ 了解界限：熟悉AI系统的基本伦理准则和限制。 ▪ 合法合规：确保你的请求符合法律和道德标准。 ▪ 伦理指南：在提示语中明确包含伦理考虑和指导原则。 ▪ 影响评估：要求AI评估其建议或输出的潜在社会影响。 AI伦理考虑要点 ▪ 隐私保护 ▪ 公平性和非歧视 ▪ 透明度和可解释性 ▪ 社会影响评估 1. 识别关键概念：确定需要详细阐述的核心想法 2. 设计细节矩阵：为每个关键概念创建多维度的细 节要求 3. 构建微观-宏观桥接：设计连接具体事例和抽象概 念的提示 4. 创建感官描述指南：为抽象概念设计具体的感官 描述要求 5. 制定数据展示策略：规划如何将数据转化为生动 的叙述或可视化形式 为了使生成的气候变化文章变得更加深度和细节， 可以利用DES（Detailed Explanation

在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 整准确；其他2个模型都存在多次调试但代码仍然运行不成功的问题，如代码中罗列URL不全、输出文本中提取数据为空等。 Kimi k1.5 能够提取所有网址，代码运 行后生成本地文件，但提取 数据结果为空。 结论 Claude 3.5 sonnet 可以提取所有网址，调整后可输出正 real-time force curve on the monitor screen fast drop indicating failure occurred. 改写降重指令 指令：我想让你充当科研写作专家，并提供一些英文或中文段落，你的任务是用原文改写段落。你应该使用 人工智能工具（如自然语言处理）、修辞知识和你在有效科学写作技巧方面的专业知识来回答。请只提供改 写后的文本，不作任何解释，请用科研语气风格重写下面的文字： 图，标题为【文章标题】，图例为【图的标 题】。作为该领域的专家，请帮助我解读该图。 论文参考文献格式指令 指令：我想请你担任一份研究手稿的参考文献编辑。我将为你提供五个参考文献模板，你应将其作为指南。之后， 我会提供更多参考文献，你需要检查这些参考文献的格式问题，如标点符号的位置和间距。给出一个包含三列的 标记表，第一列是原文，第二列是固定文本，第三列是解释，然后提供所有固定的参考文献。以下是需要修正的

诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容（如推文 、帖子） 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要（论文 、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 l 结构化生成 表格 、列表生成（如日程安排 、 菜谱） 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 25%。” 你的操作： • 将AI生成内容插入对应章节，优先保证字数达标。 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 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：

待美国联邦航空管理局的最终批准后尽快进行发射。 6. 代码生成：让模型生成一段完成特定功能的代码。 USER 请帮我用 HTML 生成一个五子棋游戏，所有代码都保存在一个 HTML 中。 7. 代码改写:对代码进行修改，来实现纠错、注释、调优等。 USER 下面这段的代码的效率很低，且没有处理边界情况。请先解释这段代码的问题与解决方法，然后进行优化： ``` def fib(n): if

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。 5.5 强化人工智能供应链安全保障。推动共享人工智能知识成果，开

版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署32B及以上模型，硬件成本极⾼且运维复杂。 企业⽤户：