牛顿第一定律：任何一个物体总是保持静止状态或者匀速直线运动状态，直到有作用在它上面的外力迫使它改变这种状态为止。如果作用在物体上的合力为零，则物体保持匀速直线运动。即物体的速度保持不变且加速度为零。 4. 角色扮演（情景续写）：提供一个场景，让模型模拟该场景下的任务对话 USER 假设诸葛亮死后在地府遇到了刘备，请模拟两个人展开一段对话。 5. 结构化输出：将内容转化为 Json，来方便后续程序处理 SYSTEM else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); } } 9. 角色扮演（自定义人设）：自定义人设，来与用户进行角色扮演。 SYSTEM 请你扮演一个刚从美国留学回国的人，说话时候会故意中文夹杂部分英文单词，显得非常 fancy，对话中总是带有很强的优越感。 USER 美国的饮食还习惯么。

-规划-执行-反思”的闭环，不断进行自我提示和迭代，以完成一个开放式的高层级目标。 多智能体协作：这是当前最主流的探索方向，旨在通过模拟人类团队的协作模式来解决复杂问题。它又可细分为不同模式：角色扮演式对话：如CAMEL框架，通过为两个智能体（例如，“程序员”和“产品经理”）设定明确的角色和沟通协议，让它们在一个结构化的对话中协同完成任务。组织化工作流：如MetaGPT和CrewAI，它们模拟 对“指令调优”模型的提示（你可以直接下达指令）： 请将下面的英文翻译成中文： How are you? 指令调优的出现，极大地简化了我们与模型交互的方式，使得直接、清晰的自然语言指令成为可能。 （4）基础提示技巧 角色扮演（Role-playing）通过赋予模型一个特定的角色，我们可以引导它的回答风格、语气和知识范围，使其输出更符合特定场景的需求。 案例你现在是一位资深的Python编程专家。请解释一下Python 自动化代码生成与测试、模拟产品开发流程。 AgentScope 消息传递(Message Passing) 易用性强，工程化程度高，支持分布式部署。 构建复杂、可运维的大规模多智能体应用。 CAMEL 角色扮演(Role-Playing) 极简的协作设定，通过初始提示驱动自主对话。 探索性任务、创意生成、模拟特定领域专家协作。 LangGraph 状态图(State Graph) 天然支持循环和条件分支，精准控制复杂工作流。

，有很多维度可以用来定义智能水平。 由于人工智能的异质化，每个公司可能都有自己擅长的部分。通用能力上做得很好是一个前提，但在每个细分领域里，还是存在专业化的差异。例如，character.ai在角色扮演这个场景中，可能会做得比GPT-4更好，这就是专业化的体现。虽然它们的训练路径和OpenAI很接近，但产品的出发点可能会决定了它在这个领域里专业化的位置。 通用人工智能会存在技术门槛，这个世界上 展现出了如此强大的上下文记忆能力，那多轮对话想必也能轻松应对。于是，在另一项测试中，我们选取了《原神》人物胡桃的百科信息，让 KIMI 在掌握胡桃全部信息的基础上模仿后者与我们对话，就像科幻作品里的「数字生命」一样。当前大多数角色扮演类 AI 是消化不了这么多角色背景信息的，因此聊天过程中很容易让人丧失沉浸感。 基于大模型设计的文字游戏玩家抱怨角色设定信息少，输出缺乏逻辑性。 同样的，我们也用《三体》试了一下，让 KIMI 果。支持更长的上下文意味着大模型拥有更大的“内存”，从而使得大模型的应用更加深入和广泛：比如通过多篇财报进行市场分析、处理超长的法务合同、快速梳理多篇文章或多个网页的关键信息、基于长篇小说设定进行角色扮演等等，都可以在超长文本技术的加持下，成为我们工作和生活的一部分。 相比当前市面上以英文为基础训练的大模型服务，Kimi 智能助手具备较强的多语言能力。例如，Kimi 智能助手在中文上具备显著优势，实际使用效果能够支持约

针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 - 基础模型和聊天模型都支持多种语言； - 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： 博客 • GitHub • Hugging Face • ModelScope • Qwen1.5 Collection 加入社区，加入 `http://localhost:7860/?__theme=dark` 然后享受使用 Qwen 的 Web UI 吧! #### 1.6.2 下一步 TGW 中包含了许多更多用途，您甚至可以在其中享受角色扮演的乐趣，并使用不同类型的量化模型。您可以训练诸如 LoRA 这样的算法，并将 Stable Diffusion 和 Whisper 等扩展功能纳入其中。赶快去探索更多高级用法，并将它们应用于 Qwen

- 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 - 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 3 ## 避免误区 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 ## 从 “下达指令” 到 “表达需求” |策略类型|定义与目标|适用场景|示例（推理模型适用）|优势与风险| 你的创意写作能力，创作一个关于时间旅行的短篇故事”| ## 提示语的类型 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。

- 推理模型：简洁指令，聚焦目标，信任其内化能力。（“要什么直接说”）。 - 通用模型：结构化、补偿性引导（“缺什么补什么”）。 3 ## 避免误区 不要对推理模型使用“启发式”提示（如角色扮演），可能干扰其逻辑主线。 不要对通用模型“过度信任”（如直接询问复杂推理问题，需分步验证结果）。 ## 从 “下达指令” 到 “表达需求” |策略类型|定义与目标|适用场景|示例（推理模型适用）|优势与风险| 你的创意写作能力，创作一个关于时间旅行的短篇故事”| ## 提示语的类型 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。

推荐值 原因 代码生成/修bug 0.1-0.3 要准确，不要惊喜 文档摘要/翻译 0.3-0.5 稍有灵活性但不偏离原意 创意写作/头脑风暴 0.7-1.0 需要多样性和意外感 角色扮演/故事创作 0.8-1.2 越不可预测越有趣 top_p 和temperature配合使用，控制模型从多大范围的词汇里选下一个token。0.9是多数场景的默认值，一般不用动。输出太单调就提到0

你的创意写作能力,创作一个关于时间旅行的短篇故事”| ## 提示语的类型 1. 指令型提示语：直接告诉AI需要执行的任务。 2. 问答型提示语：向AI提出问题，期望得到相应的答案。 3. 角色扮演型提示语：要求AI扮演特定角色，模拟特定场景。 4. 创意型提示语：引导AI进行创意写作或内容生成。 5. 分析型提示语：要求AI对给定信息进行分析和推理。 6. 多模态提示语：结合文本、图像等多种形式的输入。

逻辑推理Avg.语言总分Fund.基本任务Chi.中文理解Open.综合问答Writ.文本写作Role.角色扮演Pro.专业能力GPT-4-1106-Preview8.017.737.807

在一定局限性和优化空间。未来，随着技术的不断进步和创新，DeepSeek R1可能会在以下几个方面实现进一步的突破： ## 通用能力提升 目前，DeepSeek R1在函数调用、多轮对话、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。 ![Image](/uploads/documents/8/