提纲 构建集群与管理理资源 - 73s 视频演示 多集群和镜像仓库 多租户和旧系统的集成 运⾏行行和构建应⽤用 Rudder - 应⽤用编排技术框架 Cyclone - 持续集成与交付引擎 运⾏行行 AI 应⽤用（机器器学习） - 58s 视频演示 Kubeflow 的应⽤用 Kubeflow 之上 构建集群与管理理资源 多集群和镜像仓库 • 企业想要的

链的设计提供系统化的指导。 构思阶段注重创新性思 维，探索多种解决方案 在发展阶段，逐步深化 构思并形成具体的内容 方案 最后的评估阶段用于反 思和优化，确保生成内 容符合预期标准并持续 改进 成果展示与改进建议 通过以下反思和评估的框架对AI 生成内容进行审查与质量评估： 内容全面性 论证深度 创新洞见 实践指导 结构清晰度 语言表达 跨学科整合 未来展望 （1）气候变化的科学证据 （2）当前和预期的影响 （3）减缓和适应策略 （4）个人和集体行动的重要性 4. 主题引导符 • 主要关键词：气候变化、全球变暖、环境保护 • 次要关键词：碳排放、可再生能源、可持续发展 主题原型构建 确定主题的核心特征和典型例子 语义框架设置 创建与主题相关的概念网络 重点梯度建立 设定主题相关性的层级结构 细节增强策略（DES）：深化内容质量 �DES的理论基础： 假设要为一家咖啡连锁店设计一个创新的营销活动，可以使用RCM来激发创 意。 元素库构建： ▪ 咖啡相关：豆种、烘焙、萃取、风味 ▪ 文化艺术：音乐、绘画、舞蹈、文学 ▪ 科技：AR、VR、AI、物联网 ▪ 环保：可持续、回收、碳中和、生物降解 ▪ 社交：社交媒体、直播、社区、互动 创建包含多样化元素的知识库 从元素库中随机选择元素 强制联系 创意整合 将随机选择的元素强制性地联系起来 基于随机组合生成新的创意概念

对话、复杂角色扮演和 JSON 输出等任 务中的能力不及 DeepSeek-V3。未来， DeepSeek计划探索如何利用长推理链 来增强在这些任务的表现。 优化提示工程 目前模型对提示较为敏感，少样本提示会持续降 低其性能。因此，建议用户使用零样本设置，直 接描述问题并指定输出格式，以获得最佳效果。 软件工程任务 DeepSeek-R1 在软件工程基准测试中的表现未能 显著超越 DeepSeek-V3。未来版本将通过在软件 的解决方案。 具 身 智 能 探 索 与机器人等硬件深度融合，实现物理 世界的智能交互。这将拓展其在工业 制造、物流配送等领域的应用。 自 进 化 系 统 构 建 通过自动合成训练数据，持续迭代 模型能力。这将使其能够更好地适 应不同垂直领域不断变化的需求， 提升在各领域的应用效果。 多 模 态 融 合 DeepSeek未来可能会在多模态融合 方面进一步探索，将自然语言处理、 自动化处理海量重复性任务， 聚焦高价值创造性工作，大幅 降低运营成本,提升组织效率。 人机共生新范式 重塑企业运营效能 简化人机交互,AI系统自主完成规 划、执行、优化，实时响应动态 需求变化,持续迭代。 AIGK+DeepResearch：定制化AI，自动化转型 行业知识库整合 行业定制化AI赋能 •金融机构在评估投资项目时，需 要快速识别潜在风险并做出决策。 金融领域 •AI智能合同审核系统，减少人工