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 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 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 指导产品研发方向 • 实现生产流程的智能化和自动化 • 智能客服系统,提高用户咨询效率 • 实时语音翻译,拓展跨境直播市场 • 虚拟主播技术,降低人力成本 • 智能内容创作,生成高质量视频脚本和创意 • 视频内容审核,提高效率和准确度 • 智能视频编辑,简化后期制作流程 国产大模型的中国道路 我国在新三样（电动汽车、 锂电池和太阳能光伏）、 集聚特色优势产业、短视 频、直播带货和IT类文化部 性：借助AI提供的 信息检索、学习推 荐和初步创意生成 功能，任何人都可 以从“零知识”的 起点开始，轻松启 动创造过程。 零知识启动 高知识生产的效率 与规模：AI高效的 知识生产方式不仅 提高了生产速度， 还确保了知识的准 确性和可靠性，为 新知识的创造奠定 了坚实基础。 高知识生产 新知识创造的激发 与涌现：人类与AI 的协同工作激发了 新的创意灵感和思 维火花，通过跨界 融合、技术革新和

10%，到 2030 年，新闻行业九成以上新闻稿件将由 AI 辅助完成。 2.两元传播主体：生成式 AI 是一种人机互构的交互传 播。ChatGPT 是一种对话式人工智能模型，它是人类的认知 （创意思维、情感理解和复杂问题的抽象性推理）能力与机 器的计算（大规模数据处理、高速和准确）能力的结合，是 一种信息从人到机器，再从机器到人的交互过程。这个过程 决定了人与机器是一种互为协同关系。如今，人工智能能够 通导航、企业办公、流程优化、内容生成、图文跨模态处理、 知识检索和问答、语言学习和翻译、产品营销和推荐、行业 垂直应用等领域。未来，人工智能应用场景将日益广泛：从 社交媒体到广告创意，从游戏到影视娱乐，从编程到深度写 稿，从平面设计到文字翻译等，创作、创意、解答、咨询、 翻译、客服等原本需要人类创作的行业或事务，其工作流程 正将被替代，促进生产方式、科研范式、教育形式、生活方 式等重塑，深度融合到各行各业，催生一大批新产业新业态。

营销无可厚非。但这件事也清晰地划出了一条红线，任何 营销创新都不能脱离事实基础，不能以贬损同行、误导公 众为代价。营销的本质是沟通，而沟通的前提是真诚与尊 重。脱离了产品本身和对消费者、对同行的基本尊重，再 具创意的营销也只是空中楼阁，极易引发反噬。 如何应对愈演愈烈的行业“内卷”？ 这场对撞风波是当前中国新能源汽车行业激烈竞争的 缩影。当市场从增量竞争转向存量博弈，车企普遍面临巨 大的增长压力。然而，应对“内卷”的出路，绝非是在营销

价上，逐步提升对答案开放、表达多样的主观题的深度剖析、精 准评分以及个性反馈能力。尤其是在文学创作鉴赏、开放式论述 等需深刻理解人类情感、表达意图与创造性思维的题型中，要向 更加接近人类教师、能够精准把握细腻情感与独特创意的方向不 断迈进；其二，在复杂解题评价上，构建对解题过程中多种解决 路径的识别机制，实现精细分步分析与评分，精准衡量每一步的 解答质量，为学习过程诊断和个性化指导提供更为坚实的支撑。 综上， 系统，以全面提升其逻辑推理、创新实践与规范生成等核心能力： 其一，可引入来自算法竞赛的高质量题目与解法数据，结合强化 学习、人类反馈微调等策略训练模型，增强其在复杂场景中的能 力；其二，针对需要创意思维与系统性设计的高级任务，可通过 融合具有技术原创性的专利代码与优秀开源项目，训练模型在结 构化创新与非标准问题解决方面的能力；其三，注重生成代码所 涉及的版权与知识产权问题。综上，未来智能编程系统应重点聚 掌握智能工具的 使用，并在教学中运用项目式学习和小组合作等新型教学模式。 学生在课堂上的参与度和学习兴趣也有显著提升，有效激发学生 的学习热情和创造潜力。学生通过人工智能辅助的绘画课程，在 创意和技术表现方面均有突破，整体的作品评分较之前显著提高。 人工智能技术在艺术创作的应用已取得显著进展，为进一步 推动艺术创作应用的创新与突破，可从以下方面优化现有的生成 艺术创作技术：其一，在认知建模上，推进混合智能系统的认知