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deepseek认知启发的设计理念是什么

Answer

DeepSeek 的认知启发设计理念主要包括以下几个方面：

  1. 将 Agent 封装成 Prompt，并将 Prompt 储存在文件中，以保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。
  2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。
  3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。
  4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。
  5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而非 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。

此外，DeepSeek 具有以下特点：

  • 多模态理解，支持文本/代码/数学公式混合输入。
  • 动态上下文，具备对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）。
  • 任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。
  • 采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。

在提示词系统方面：

  • 有基础指令框架，包括四要素模板、格式控制语法等。
  • 有进阶控制技巧，如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。

HiDeepSeek 旨在解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题，其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程，通过特别的规则实现，让 AI 的回答不再是冰冷的结论，而是可跟踪、可理解的思考过程。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试，大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用？[content]Step1：搜索www.deepseek.com，点击“开始对话”Step2：将装有提示词的代码发给DeepseekStep3：认真阅读开场白之后，正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt，将Prompt储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担2.通过提示词文件，让DeepSeek实现：同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻AI味，增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定，而不是用Lisp（对我来说有难度）和Markdown（运行下来似乎不是很稳定）[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚：【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude：这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词，也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet：最得力的助手

集合·DeepSeek 提示词方法论

1.AI特性定位多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入动态上下文：对话式连续记忆（约4K tokens上下文窗口）任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式1.系统响应机制采用意图识别+内容生成双通道理自动检测prompt中的：任务类型/输出格式/知识范围反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感[heading2]二、基础指令框架[content]如果不知道如何表达，还是可以套用框架指令[heading3]1.四要素模板[content]示例：[heading3]2.格式控制语法[content]强制结构：使用```包裹格式要求占位符标记：用{{}}标注需填充内容优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项示例：[heading2]三、进阶控制技巧[heading3]1.思维链引导[content]分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差[heading3]2.知识库调用[content]领域限定指令：基于2023版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌文献引用模式：以Nature 2022年发表的论文为参考，解释CRISPR-Cas9最新突破[heading3]3.多模态输出

一个提示词，让 DeepSeek 的能力更上一层楼？——HiDeepSeek

当我们使用AI工具时，经常会遇到这样的困惑：AI给出的答案虽然看起来不错，但我们很难理解它是如何得出这个结论的。这就像是一个黑盒子，输入问题后直接得到答案，中间的思考过程完全不可见。这种不透明性不仅影响了我们对AI的信任，也让我们难以判断答案的可靠性。HiDeepSeek就是为了解决这个问题而设计的工具。它的核心目标很简单：让AI像人类交流时那样，在给出答案的同时，也展示出思考的过程。举个例子，当你问一个复杂的问题时，AI会先说"让我想想..."，然后逐步展开它的分析过程，最后才给出结论。这样的过程不仅让答案更可信，也能帮助我们发现AI可能存在的误解或偏差。在技术层面，HiDeepSeek通过一套特别的规则来实现这个目标。它要求AI在思考时要像人类一样自然，可以提出疑问，可以修正错误，甚至可以说"等等，我想到了一个更好的方法"。这种设计让AI的回答不再是冰冷的结论，而是一个可以跟踪、可以理解的思考过程。比如说，当一个老师使用HiDeepSeek来准备教案时，AI不会直接给出一个教学方案，而是会先分析教学目标，思考学生可能遇到的困难，然后才逐步设计教学步骤。这个过程中的每一个想法、每一个考虑都会清晰地展示出来，让老师能够根据自己的经验来判断这个方案是否合适。总的来说，HiDeepSeek是一个让AI思维过程变得透明的工具。它不是要让AI变得更聪明，而是要让AI的思考过程变得更容易理解。虽然这种"思维"实际上是一种模拟，但它确实能帮助我们更好地理解和使用AI，让AI成为更好的助手而不是神秘的黑盒子。

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
如何理解Deepseek认知启发式的设计理念
DeepSeek 认知启发式的设计理念主要包括以下几个方面： 1. 将 Agent 封装成 Prompt，并将 Prompt 储存在文件中，以保证最低成本的人人可用，同时减轻调试负担。 2. 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量，通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 4. 参照大模型的 temperature 设计了阈值系统，但可能形式大于实质，后续可能根据反馈修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定，而非 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不太稳定）。 此外，DeepSeek 具有以下特点： AI 特性定位：支持多模态理解，包括文本/代码/数学公式混合输入；具备动态上下文，即对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）；具有任务适应性，可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 在提示词系统方面： 基础指令框架包括四要素模板、格式控制语法等。格式控制语法中，强制结构使用```包裹格式要求，占位符标记用{{}}标注需填充内容，优先级符号中>表示关键要求，!表示禁止项。 进阶控制技巧包含思维链引导、知识库调用、多模态输出。思维链引导中有分步标记法和苏格拉底式追问；知识库调用中有领域限定指令和文献引用模式。 HiDeepSeek 是为解决使用 AI 工具时答案思考过程不可见的问题而设计的工具，其核心目标是让 AI 像人类交流时那样展示思考过程，在技术层面通过特别规则实现，例如要求 AI 思考像人类一样自然。它能帮助用户更好地理解和使用 AI，让 AI 成为更好的助手。
2025-02-11
如何系统性地了解认知到熟练精通AI行业
要系统性地从了解认知到熟练精通 AI 行业，可以从以下几个方面入手： 基础理论： 明确人工智能、机器学习、深度学习的定义以及它们之间的关系。 简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 掌握统计学基础，熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 了解线性代数中的向量、矩阵等基本概念。 具备基础的概率论知识，例如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 对于监督学习，了解常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 熟悉无监督学习中的聚类、降维等算法。 了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 清楚如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过了解当下 AI 行业的佼佼者 OpenAI 及其掌舵人山姆·奥特曼的为人处事态度和原则，洞悉其宏伟构想，从而掌握 AI 行业的理念趋势。
2024-12-19
如何提高认知水平
提高认知水平的方法有很多，以下是一些常见的建议： 学习新知识：不断学习新的知识和技能可以帮助我们扩展认知范围，提高思维能力和解决问题的能力。可以通过阅读书籍、参加课程、观看纪录片等方式来学习新知识。 锻炼身体：适当的身体锻炼可以促进大脑的血液循环，提高认知能力和注意力。可以选择跑步、游泳、健身等运动方式。 练习冥想：冥想可以帮助我们放松身心，提高专注力和自我意识。可以通过冥想应用程序或参加冥想课程来练习冥想。 挑战自我：尝试新的事物和挑战自己可以帮助我们突破舒适区，提高自信心和认知能力。可以选择参加比赛、尝试新的运动或学习新的语言等方式来挑战自我。 保持好奇心：好奇心是探索和学习的动力，可以帮助我们保持开放的心态和对新事物的兴趣。可以通过探索新的文化、旅行、尝试新的美食等方式来保持好奇心。 总之，提高认知水平需要不断学习、锻炼身体、练习冥想、挑战自我和保持好奇心等多种方式的结合。
2024-06-16
请问AI怎么用于自我认知（性格、能力、价值观）
AI在自我认知（性格、能力、价值观）方面的应用已经取得了一定进展，主要通过以下几种方式实现： 1. 个性测试与分析 AI可以通过分析用户在特定测试中的反应和行为，帮助评估个性特征。 示例： 16型人格测试（MBTI）：AI系统可以分析用户在MBTI测试中的回答，生成详细的个性报告，并根据报告提供个性化的建议。 大五人格测试（Big Five）：通过机器学习算法，AI可以对用户在大五人格测试中的表现进行分析，并评估其开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质等维度。 2. 行为数据分析 通过分析用户在社交媒体、工作平台等环境中的行为数据，AI可以推断出个性、能力和价值观等特征。 示例： 社交媒体分析：AI可以分析用户在社交媒体上的发布内容、点赞和评论行为，推断其性格特征、兴趣爱好和价值观。 工作行为分析：在工作环境中，AI可以通过分析邮件、任务完成情况、会议记录等数据，评估用户的工作能力、沟通风格和职业倾向。 3. 情感与语音分析 通过情感分析和语音识别技术，AI可以分析用户的情感状态和沟通风格，帮助了解其内在特质。 示例： 情感分析：AI可以分析用户在文本、语音或视频中的情感表达，评估其情感稳定性、情绪倾向和压力水平。 语音识别：通过分析用户的语音语调、语速和语言使用习惯，AI可以推断其自信心、外向性和沟通能力。 4. 游戏与模拟 通过游戏和虚拟环境，AI可以观察用户的行为选择和决策模式，评估其性格特征和价值观。 示例： 游戏化评估：AI可以设计特定的游戏场景，观察用户在不同情境下的决策和行为，评估其风险偏好、合作精神和道德观念。 虚拟现实（VR）模拟：在VR环境中，AI可以模拟各种真实生活情境，观察用户的反应和选择，从而评估其个性和价值观。 5. 个性化推荐系统 AI可以根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的内容推荐，进一步了解其兴趣和价值观。 示例： 内容推荐：通过分析用户的阅读、观看和购物历史，AI可以提供个性化的内容推荐，如文章、视频、商品等，帮助了解用户的兴趣和价值观。 职业推荐：AI可以根据用户的能力、兴趣和职业倾向，推荐适合的职业发展路径和培训课程，帮助用户了解自己的职业能力和潜力。 具体平台和工具 1. . Crystal Knows 功能：分析社交媒体和职业平台上的数据，提供个性化的性格分析和沟通建议。 应用：适用于团队协作、销售和招聘等领域，通过理解他人性格提高沟通效果。 2. Pymetrics 功能：通过神经科学游戏评估用户的认知和情感特征，帮助匹配适合的职业和角色。 应用：广泛应用于招聘和职业发展，帮助企业找到合适的候选人。 3. Receptiviti 功能：使用情感和心理分析技术，通过文本分析评估用户的心理特征和情绪状态。 应用：适用于员工满意度评估、客户情感分析和心理健康监测。 总结 AI在自我认知领域的应用，通过多种技术手段，如个性测试、行为数据分析、情感与语音分析、游戏与模拟、个性化推荐系统等，帮助用户更好地了解自己的性格、能力和价值观。这些技术不仅可以提高个人的自我认知水平，还可以在招聘、职业发展、心理健康等方面提供重要支持。随着AI技术的不断进步，其在自我认知领域的应用将会更加广泛和深入。
2024-05-22
未来ai发展有什么方向性的可能，尤其对于产品运营的启发
未来 AI 发展具有以下方向性的可能，对产品运营有如下启发： 1. 从通用能力到专业化细分： 早期通用型 AI 产品如 ChatGPT 吸引大量用户，但难以满足多样化需求。 如今越来越多 AI 产品专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理（各种 AI 配音、音乐生成工具），每个细分领域的产品不断提升核心能力，为用户提供更精准和高质量服务。 2. 商业模式的探索与创新： ToB 市场深耕，如针对内容创作者的 ReadPo，为专业用户提供高效工具。 新型广告模式，如天宫搜索的“宝典彩页”，允许用户认领主题词实现变现。 AI 产品从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 3. 公司未来的样貌： AI 是生产力革命，将通过 AI 网络协同工作，推动对新型基础设施的需求。 未来公司建设可能成为 AI Agent 的工作，公司可能像神经网络一样工作。 下一代公司规模可能更小，但数量会增加，具有新的组建方式、所有权和管理结构。 未来公司将需要解决知识管理、内容生成、信任、安全和身份验证等难题的企业产品，软件数量将不断扩张和变化，代码生成和软件代理业务将更定制化和快速迭代。 4. 具体应用场景： 企业应用：提示词工程重要性凸显，带来超级个性化服务、预测性决策能力、自动创新设计能力、自动识别和优化内部流程。 交通领域：自动驾驶汽车提高安全性和效率，优化信号灯和流量。 物流配送：优化路线和计划，降低成本，包括无人机送货。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据提高产量和质量。 人工智能时代下最重要的三个基石是数据、算法和算力，相关资源如： 算力： 数据：
2025-04-10
对manus启发最大的论文
以下是对 Manus 启发较大的两篇论文： 1. 《MCP 协议详解：复刻 Manus 全靠它，为什么说 MCP 是 Agent 进化的一大步？》（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki）：该论文聚焦于智能体技术的最新风口，深入剖析了 MCP 协议如何重构 AI 与工具、数据交互的方式，使 AI 真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念，极大简化了 AI 助手与外部系统的对接流程，为 AI 生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。 2. 《屏蔽噪音，Manus 给我的 3 个启发》（https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q）：本文探讨了 AI 产品 Manus 给产品经理的三大启发，包括展示过程、允许干预，确保用户理解 AI 的操作与结果；信任机器，减少人为干预，让 AI 自行探索与生成任务；关注用户体验，特别是付费用户对效果的期待。
2025-03-21
欧盟人工智能法案立法理念
欧盟人工智能法案的立法理念主要包括以下几个方面： 1. 风险分级管理：对不同风险程度的人工智能应用进行分类监管。 2. 强调高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。 3. 全面禁止人工智能用于某些特定领域，如生物识别监控、情绪识别、预测性警务。 4. 要求生成式人工智能系统如 ChatGPT 披露内容是人工智能生成的。 5. 认为用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统需特别监管。 6. 旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用，并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 7. 确保欧洲开发和使用的人工智能完全符合欧盟的权利和价值观，包括人类监督、安全、隐私、透明度、非歧视以及社会和环境福祉。 2021 年 4 月发布的《人工智能法案（提案）》引入了风险分级监管、市场准入制度、监管沙盒等制度，以应对突出的算法黑箱问题，确保投放到欧盟市场的人工智能系统及其使用的安全性。近年来，欧盟针对数据治理发布的一系列法案，与即将正式出台的《人工智能法案》共同构成欧盟数据战略框架下的重要监管规则，从底层逻辑入手加强数据的安全保护，促进欧洲数据流动，防范算法自动化决策的潜在风险，建立相关伦理价值标准，保障个人权利，构建监管与创新发展的平衡机制。
2024-12-31