在人工智能語境下，
“問行合一”是指一種高效的人機交互理念，它融合了深度查詢與精準執行。其中，
“問”代表對未知或復雜問題的深度挖掘與探索，體現了人類對知識與智慧的追求；
“行”則代表基于AI分析結
果的迅速且精準的行動實施，彰顯了人類對于機器智能輸出的高效利用與轉化。
此理念倡導在AI技術的輔助下，人類應持續深化提問的質量與深度，充分利用AI的數據挖掘與模式識別能力，
探尋數據與知識背后的深層邏輯與規律。同時，人類需對AI的輸出進行精準解讀，并迅速轉化為具有實際操作性
的策略與行動，以實現人機協同的最大化效益。
生成邊界指AI模型在理解、創造與創新方面的能力極限，體現了其認知能力的實際限制。當用戶的交
互觸及或超越這一邊界時，AI無法突破自身局限，進而引發思維滯環現象。該現象表現為AI在多輪對話中
重復內容、缺乏新意或無法滿足用戶的新增需求。這一現象反映了AI模型在復雜互動中的認知限制，影響
了其響應的多樣性和實用性。
思維滯環可能出現原因：
1. 重復內容：AI生成的回答重復相似，缺乏新意
2. 推理不變：即使改變提問，AI
的邏輯仍然不變，無法提供不同的結論
3. 回答表面化：AI只給出淺顯的
回答，無法深入分析
4. 語言模式相同：輸出的句式和
結構沒有變化，顯得單調
5. 忽略反饋：AI無法根據用戶的
反饋調整回答
如何判定觸及生成邊界：
1. 指令執行分析：檢查AI是否按
要求添加或修改內容
2. 回答多樣性測量：評估AI回答的新信息量和多樣性
3. 上下文適應測試：觀察AI能否根據新上下文調整回答
4. 情感語氣變化檢測：檢測AI回答的情感和語氣是否變化
5. 邏輯推理驗證：觀察AI在條件
變化時是否調整推理
思維滯環現象解決思路：
1. 調整提問：改變問題方式，引
導AI生成不同的回答
2. 優化訓練：使用更多樣的訓練數據和算法，提高AI的多樣性
3. 提供外部信息：引入新的知識
庫，幫助AI生成新內容
4. 調整模型參數：優化訓練參數，
避免模型陷入局部最優
5. 增加反饋回路：通過即時反饋
修正AI的推理過程
附件：AIGC發展研究3.0版,聚焦于DeepSeek以外的世界
模型難以處理訓練集外的復雜場景,模型過度依賴參數化記憶,普通用戶難以辨別AI內容的真實性，可能對醫療建議、法律咨詢等專業場景的可 靠性產生長期懷疑
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提示語（Prompt）是用戶輸入給AI系統的指令或信息,包括指令、上下文和期望,為了更有效地進行任務分解，可以采用SPECTRA模型,能夠掃描讀取各類文件及圖片中的文字內容
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進一步探討大模型和AIGC的底層工作機制，旨在幫助讀者突破工具應用的局限，理解DeepSeek和AIGC的深層次價值。最后，介紹如何科學選擇與高效使用 AI 工具，為大家提供更具深度與實用性的應用場景的指導，給聽眾帶來更落地的AI應用價值
基于長思維鏈的推理可以在一定程度上提高模型的可解釋性,提供顯式的推理路徑，讓人類可以追蹤模型如何從輸入推導出輸出，從而追蹤模型的決策過程，減少黑箱推理
一是 DeepSeek 或宣告此前的美國對華芯片限制可能適得其反;二是 A 股 AI 能否出現有壁壘的應用和消費端龍頭;三是算力需求會增加還是減少
DeepSeek-R1入冷啟動數據和多階段訓練流程,開源的蒸餾模型在推理基準測試中創下新紀錄,驗證了純強化學習在 LLM 中顯著增強推理能力的可行性
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清華大學團隊介紹了DeepSeek的功能、應用場景和使用方法，并提供了關于如何高效利用AI模型的深入指導;提出了多種提示語策略,提供了具體的提示語設計建議
可交互內容平臺的市場規模將達到500億元人民幣；AI伴侶有望打開百億級別的市場空間；全球互聯網社區的市場規模將達到1.5萬億美元；機器人的市場規模將達到2000億美元
