在AI时代，知识的获取成本趋近于零，拥有知识不再是核心竞争力。利用提示词创造知识，引领创新、明确 方向，成为社会与个人竞争力的关键。 p 选择中的再创造 面对AI提供的多种解法，人类需具备批判性思维与逻辑判断能力，通过选择最优答案，实现解决方案的创新 性再生。 p 智慧赋能的决策力 提出问题与甄别答案的能力，使人类在信息爆炸与AI辅助的时代，通过决策行为实现价值创造，成为社会发 展的持续动力。 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 p 提出具体问题 p 请求分步建议或优先级排序 p 提供更多背景信息（如需要） 情景还原：你是一个白领，面临以下事情：19:00女儿钢琴比赛 vs 跨国并购会议、季度裁员指标压力导致失眠、 健身教练多次提醒体脂率超标、父母体检报告出现异常指标 场景3：突发事件应急管理与跨界协调 情景还原：台风突袭导致孕期34周妻子被困郊区、数据中心备用电源仅能维持4小时、急需转移独居失智老 人、社区抢购导致物资短缺

概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 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 设计多步骤、多维度的提示语体系

概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题 作为受控工具，几乎没有伦理问题 引发自主性和控制问题的伦理讨论 CoT链式思维的出现将大模型分为了两类：“概率预测（快速反应）”模型和“链式推理（慢速思考）”模型。 前者适合快速反馈，处理即时任务；后者通过推理解决复杂问题。了解它们的差异有助于根据任务需求选择合 适的模型，实现最佳效果。 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 设计多步骤、多维度的提示语体系

人类语言就是一种高度抽象、跨模态、表达力充分的符号系统，同时它作为知识的载体，自 然地存在大量数据可用于训练，还蕴含了人类的思维模式。 在此基础上训练得到的 LLM，自然具备被诱导出类人思考的潜力。在 COT（思维链）【4】、 TOT（思维树）【5】等技术的加持下，大模型正在学习拆解自己的“思维”，OpenAI 的 o1 就是 典型案例，强化了推理能力的同时，也大大缓解了幻觉问题。 2. 大模型做不到的，“现存工具”强势补位。 化测量、监控和调 试他们的 AI 应用系统。 展望未来，o1 模型的发布标志着大模型研究进入了新的时代。o1 模型的推理能力提升对 AI 基础设施提出了更高的要求，例如并行计算部分思维链路、减少不必要的思维过程等。研究 的重点重新回到了算法层面，而非简单的算力堆砌，这对于中小型模型开发公司和学术界而言是 一大利好。o1 模型的更强推理能力推动了越来越多真正的 autopilot 类产品进入⽇常生活，预 推理算力的爆发式增长，将会转移基础设施建设的重心 OpenAI 的 o1 模型以其思维链式思考（Chain of Thought）模式，为大模型的推理带来了 新的方向。这种模式通过模拟人类解决问题的思维方式，显著提升了模型的推理能力，使大模型 在解决复杂的推理任务上表现出了超越以往的卓越性能，其效率也远超其他模型。 但这意味着，类 o1 大模型在推理阶段需要更多的计算资源，思维链的推理模式相当于从原 来的单次推理变成了多次

高质量发展注入强大动能 大模型的进一步突破将引领人类社会进入智能化时代，对我们的生活方式、生产方式带来巨大变革 重塑经济图景 解决复杂问题 7政企、创业者必读 8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了少数科技巨头，大多数公司都专注于做专业大模型  MoE架构盛行，本质是多个专家模型组成一个大模型  慢 人类真正智力表现 的形式 直觉经验型 速度快、准确性低 GPT、DeepSeek-V3擅长的 思考方式 推理能力获得突破的关键是学会了「慢思考」 例：课堂提问 快问快答  长思维链强大的推理能力是真正人类智力的体现  预训练大模型是人记忆和学习的能力，推理模型是对复杂问题 进行规划、分解、预测的能力，实现了真正的慢思考 28 例：课后作业 仔细思考政企、创业者必读

响应速度快，高效输出数据分析 结果，分析各因素对关键指标生 存率的影响，语言表达自然，重 点突出结合历史背景对数据规律 进行验证，但没有察觉数据异常。 DeepSeek R1 详细展示长思维链，精准提取关键指 标“幸存率”，分析多个因素特征对 幸存率的影响，结合历史背景对数据 及规律进行验证，并敏锐察觉数据异 常，提出了异常处理建议。 1、读取titanic遇难者名单excel 且格式较为简化，不符合学术 引用的标准，在学术规范方面 存在一定不足 提供自动生成参考文献的功能， 在中文文献的引用格式上比较 标准，能够确保格式的规范化 Co-STORM通过多智能体协作 对话生成动态思维导图，帮助 用户发现信息盲点并组织内容， 进一步提升了综述的完整性和 全面性 综上所述，在生成综述的准确性、逻辑性、完整性及可读性方面，  元知AI综述工具依托于真实的学术数据库，具备较 力， 使其在数学、编程和自然语言推理等任务上表现出色。 传统依赖： 大规模监督微调（SFT） 创新思路： 强化学习（RL）驱动  推理效率 • 长思维链支持：DeepSeek R1 支持长链推理，能够生成数万字的 思维链，显著提高复杂任务的推理准确性，其长链推理能力在数学、 编程和自然语言推理等任务中表现出色。 • 多模态任务处理：DeepSeek R1 在多模态任务中表现出色，能够

地方重复造轮子。阿里巴巴曾属于第二种原因有……重复运维，多语言支持困境 NodeJS Java C++ Golang 运维系统云原生时代快速赋能 Biz APP Non Ali Biz框架思维转向平面思维 Service Mesh Biz Non Ali Biz将中间件能力下层到基础层 业务 (Java/Go/C++ 等) Serverless 业务 (Java/Go/C++ 等)

代码提交到 GitHub • 规划发展路线 • 梳理推⼴思路 • 找渠道、建社区 • 分析⽤户 go-zero 开源伊始 • 定⽬标 • 找渠道 • 建社区 • 有数据驱动的思维 • 分析渠道 • 分析⽤户 • 分析ROI go-zero 开源伊始 • 技术分享 • GoCN • Go夜读 • InfoQ • ArchSumit go-zero

云原生边缘路由器探秘杨川胡（阳明） 知群后台负责人，原小米视频后台高级研发 ，《Prometheus 深入浅出》作者，「k8s技 术圈」社区作者，现阶段专注于云原生技术 领域，希望成为一个有产品思维的工程师1 Traefik 介绍 2 Traefik 2.0 核心概念 3 Traefik With Docker 4 Traefik With KubernetesTraefik 是什么？

默的？情绪化？ 有威胁性？ "A"代表 "Audience"， 受众是谁。 小 白用户？专业人 群？未成年群体？ 女性群体？ DeepSeek R1提示语技巧（开放性） • 不需要角色设定 • 不需要思维链提示 • 不需要结构化提示词 • 不需要给示例 • 不需要做太多解释 • …… 另一种路径：DeepSeek R1 作为智能体 ü 角色 ü 功能 ü 技能 ü 约束 ü 工作流程