不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 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、 分测试和验证。 （i） 研发者应评估人工智能模型算法对外界干扰的容忍程度，以适用范 围、注意事项或使用禁忌的形式告知服务提供者和使用者。 （j） 研发者应生成详细的测试报告，分析安全问题并提出改进方案。 6.2 人工智能服务提供者安全指引 （a）服务提供者应公开人工智能产品和服务的能力、局限性、适用人群、 场景。- 14 - 人工智能安全治理框架 （b）服务提供者应在合同或服务协议中，以使用者易于理解的方式，告

码优化等任务。这种进步也体现在今年国内企业 一些落地实践中：  在一些大厂，LLM 已经实际应用到代码审查或 CI/CD 流程中（如 pull request），自动识 别代码质量问题并提出改进建议。  有些企业结合智能体和相关工具的支持，让基于 LLM 的研发平台生成代码流程图和类图，辅 助自然语言解释，使得开发者更直观地理解代码结构和执行流程，增强智能编程的可视性和 交互性。 能够处理更加复杂、高维的数据，从而更精确地感知环境信息并做出相应决策。此外， 强化学习技术的不断发展也为 Agent 提供了持续学习和自我优化的能力，使得 Agent 能够在与 环境的互动中不断改进自身策略，实现更高级别的智能化。 早期的 Agent 系统往往依赖于预设的规则和策略进行决策和行动，自主性和灵活性相对有 限。然而，随着大模型推理能力的发展，Agent 已经具备了更高的自主性。这种自主性不仅体现 为了应对这些问题挑战，行业及社区都在不断的积极探索外部知识库与大型语言模型的方式 来寻找解决方案。在此过程中，涌现出了许多出色的开源项目，它们的技术路径大致可以分为两 类：一类是基于搜索引擎技术的改进，另一类则是基于知识图谱技术的发展。 以搜索引擎为基础的演进 2024 年有多个搜索引擎为基础的 RAG 框架发布并取得比较大的关注，包括 QAnything、 Ragflow、MaxKB 等近

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 42 2.2.4 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1547 13.3.1 TiDB 工具包下载 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 数duplicate-resolution 将在未来版本中被移除。 2.2.4 改进提升 • TiDB – 支持并行执行逻辑 DDL 语句 (General DDL)。相比 v8.1.0，在使用 10 个会话并发提交不同 DDL 语句的 场景下，性能提升了 3 到 6 倍 #53246 @D3Hunter – 改进形如 ((a = 1 and b = 2 and c > 3)or (a = 4

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 59 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1615 13.3.1 TiDB 工具包下载 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · v6.3.0 开始，分区表默认使用动态裁剪模式，相比静态裁剪模式，动态裁剪模式支持 IndexJoin、Plan Cache 等特性，性能表现更好。在未来版本中，静态裁剪模式将被废弃。 2.2.7 改进提升 • TiDB – 优化扫描大量数据时构造 BatchCop Task 的效率 #55915 #55413 @wshwsh12 – 优化事务的缓存，以降低事务中的写操作延时与 TiDB CPU

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 64 2.2.7 改进提升 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 1873 13.3.1 TiDB 工具包下载 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · v6.3.0 开始，分区表默认使用动态裁剪模式，相比静态裁剪模式，动态裁剪模式支持 IndexJoin、Plan Cache 等特性，性能表现更好。在未来版本中，静态裁剪模式将被废弃。 2.2.7 改进提升 • TiDB – 优化扫描大量数据时构造 BatchCop Task 的效率 #55915 #55413 @wshwsh12 – 优化事务的缓存，以降低事务中的写操作延时与 TiDB CPU

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1410 24.3.3 改进的 shell 兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1411 25 Tk 形参，则将只有指定的键会被从缓存中移除。传给 only_keys 但在缓存中找不到的键会被忽略。 警告: 发起调用此函数可能会以令人惊讶的方式改变使用 ZoneInfo 的日期时间对象的语义；这 会修改进程范围内的全局状态并因此可能产生大范围的影响。只有在你确定你的需求时才使用它。 该类具有一个属性: ZoneInfo.key 这是一个只读的attribute，它返回传给构造器的 key 的值，该值应为一个 数组二分查找算法 源代码： Lib/bisect.py 这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。对于长列表，如果其包含元素 的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做bisect 因为其使用了基本的二分 （bisection）算法。源代码也可以作为很棒的算法示例（边界判断也做好啦！） 定义了以下函数： bisect.bisect_left(a,

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 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 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并

设计清晰、精确的提示语结构 创意引导能力 设计能激发AI创新思维的提示语 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 对初次输出结果不满意就放弃 ▪ 缺乏对AI输出的分析和反馈 应对策略： ▪ 采用增量方法：从基础提示语开始，逐步添加细节和要求。 ▪ 主动寻求反馈：要求AI对其输出进行自我评估，并提供改进建议。 ▪ 准备多轮对话：设计一系列后续问题，用于澄清和改进初始输出。 过度指令和模糊指令陷阱：当细节淹没重点或意图不明确 陷阱症状： ▪ 提示语异常冗长或过于简短 ▪ AI输出与期望严重不符 ▪ 频繁需要澄清或重新解释需求 设立中期检查点，对任务进度和质量进行评估和调整。 4. 请求同行或专家对内容进行审阅并提供反馈。 5. 根据反馈意见，逐步优化和完善文章的各个部分。 1. 请对当前内容进行评估，列出主要优缺点，并提出具体的改进建议。 2. 请根据前一阶段的反馈，逐步修改和完善内容，列出修改的具体步骤。 3. 请根据内容生成过程中出现的新问题，动态调整后续提示语，并解释调整原 因。 4. 请收集多方反馈，综合考虑并

dynamicrelationship between predators and prey. 中文学术写作润色指令 指令：作为中文学术论文写作优化助手，您的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可读性， 同时分解长句，减少重复，并提供改进建议。请仅提供文本的更正版本，并附上解释。以 markdown 表格的形式提供 输出结果，每个句子单独成行。第一列为原句，第二列为修改后的句子，第三列为中文解释。请编辑以下文本： 1978)和栖息环境复杂程度，会影响 捕食以及捕食者与猎物之间的动态关系。 将"因子"替换为"因素"，删除了 多余的”如:"和"等" 英文学术写作润色指令 指令：下面是一篇学术论文中的一个段落。润色文字以符合学术风格，改进拼写、语法、清晰度、简洁性和整体可 读性。必要时，重写整个句子。此外，用标记符表格列出所有修改，并解释修改原因。 原始文本 修正后文本 Numerous marine molluscs, including 使用更准确的形容词，更好地表达原 意。 提升段落间逻辑和连贯性指令 指令：请分析以下文本中每个段落中句子之间的逻辑性和连贯性，指出句子之间的流畅性或关联性有哪 些地方可以改进，并提出具体建议，以提高内容的整体质量和可读性。请只提供改进后的文本，然后用 中文列出改进之处。请改进以下文字： 原始文本 修正后文本 Over the past several decades, with the explosive growth

解析规则 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1318 24.3.3 改进的 shell 兼容性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1318 25 Tk 图形用户界面 形参，则将只有指定的键会被从缓存中移除。传 给 only_keys 但在缓存中找不到的键会被忽略。 警告: 发起调用此函数可能会以令人惊讶的方式改变使用 ZoneInfo 的日期时间对象的语义； 这会修改进程范围内的全局状态并因此可能产生大范围的影响。只有在你确定你的需求时才使 用它。 该类具有一个属性: ZoneInfo.key 这是一个只读的attribute，它返回传给构造器的 key 的值，该值应为一个 数组二分查找算法 源代码： Lib/bisect.py 这个模块对有序列表提供了支持，使得他们可以在插入新数据仍然保持有序。对于长列表，如果其包含 元素的比较操作十分昂贵的话，这可以是对更常见方法的改进。这个模块叫做bisect 因为其使用了基 本的二分（bisection）算法。源代码也可以作为很棒的算法示例（边界判断也做好啦！） 定义了以下函数： bisect.bisect_left(a,