推理能力（涌现）：一般需要 10B 以上， GPT-3 时达 到 • 模仿学习：代码中蕴涵、文字中蕴含 • 提示能力： ICL • 思考能力： CoT ReACT ， Agent O1 的最新进展（ GPT-1 时刻）：表现是慢思考；本质是合成数 据 有些是产品能力，不是模型本身的能力： RAG Function Call 1. 语言能力： 知识压缩、知识提取、知识组织 • 智能问答 3. 任务执行场景：语言能力 + 知识能力 + 逻辑能力 • 任务分解、任务执行 • 操作外部工具或软件接口 • Agent n 三种应用类型 1. 模型增强： FT ； MaaS ；产品包装 （ ChatGPT ） 2. AI 赋能：用 AI 提高原有流程和工具的效率 3. AI 原生：新场景、新需求、新应用 伦理与法规专家 n 从组织结构和工作流程角度来看，人数很少的公司可能做出影响世界的产品 1. 从人机协作（ AI 作为 Copilot ） 2. Agent 数字员工和人类员工共同工作 3. 以 AI Agent 为主、人工为辅 02 对 AI 教育的思考： AI 重塑就业岗位和组织 结构 n 人工智能专业 n 大专：编程基础 | 数据处理 | 模型训练 | 算法应用

接口。接口中关于云租户感知的基础设施资源生命周期管理 API 的典 型形态为 Web RESTFUL 接口。南向接口为业务应用执行平面的 x86 指令，以及基础设施硬件特 有的、运行在物理主机特定类型 OS 中的管理 Agent，基于 SSL 承载的 OS 命令行的管理连接。 北向接口中的 OAM API 则往往采用传统 IT 和电信网管中被广泛采用的 Web RESTFUL、SNMP 等 接口。 云监管系统和其他 Neutron组件包括Server、Dhcp-agent和Openvswitch-agent三个功能模块。Server模块对 外通过Http方式提供Restfull风格的接口，提供包括虚拟网络管理、IP地址管理、虚拟网络设 备 管 理 、 虚 拟 网 络 设 备 的 访 问 控 制 管 理 和 网 络 映 射 管 理 服 务 ; 对 内 向 Dhcp-agent 和 Openvswitch-agent提供RPC调用的方 控制 Dhcp-agent 模 块 来 实 现 虚 拟 网 络 设 备 的 IP 地 址 分 配 功 能 ; 通 过 消 息 通 知 机 制 控 制 Openvswitch-agent模块来实现虚拟设备的访问控制模功能、带宽设置。 根据系统各部分的功能，将整个系统划分为三个顶层模块，分别为：Server模块、 Dhcp-agent模块和Openvswitch-agent模块。 第 117

基流动、火山引擎等） Ø 闭源模型：OpenAI、Claude、Gemini、Kimi、百度等 • 向上提供：公有云服务（OpenAI官网） Ø 生产办公系统：目前多数为定制开发（RAG、Agent等） Ø 对话机器人：目前多数为标准产品，使用云服务 • 免费：DeepSeek、豆包、Kimi、元宝、Monica、秘塔搜索、问小白、Molly R1等 • 收费（月费；充值）：文小言、通 RL：自学成才（决策，探索未知，生成数据） 6. 优化：卷Infra和算法，实事求是，反抽象 7. FT：后训练的艺术 8. TTC：大力出奇迹 AGAIN 9. Prompt：有话好好说 10. Agent：最后的筐 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第32页 对现代人工智能的正确认知：AI与IT的区别 n IT：确定性的任务（简单和繁杂），以代码逻辑为核心 •1.0：记忆+计算（冯诺依曼；软件时代） 语言任务上突破图 灵测试 Level 1. Level 2. Level 3. Level 4. Level 5. 学习交流可加AI肖睿团队助理微信号（ABZ2829） 第34页 n Agent是传统应用（工具+流程）的AI改造 l 工具： 1. 直接使用模型或AI产品 2. 增强模型能力（ RAG、 FT） l 流程： 1.

Graphs 知识图谱 TSModels 传统模型 RDB 关系型数据 LLM 领域大模型 LLM Tools Prompt Builder Prompt 构建 Agent Dev 助手开发 （未来） Model Hub 生成 Data Management Processing 数据处理 Cleaning 数据清洗 Version 版本管理 通过领域知识网络增强大模型 易开发 一站式、可视化、低代码知识网络和认知应用开发 开放性 基于认知应用工厂，打造大模型认知应用的开放 生态，畅通领域智能体（ Agent ）的领域能力共 享和交易 AnyDATA ， AGI 时代的领域认知智能框架 AnyDATA Framework 3 ，是 AGI 时代的领域认知智能框架

随着AI大模型技术的日趋成熟，其在教育领域的经济可行性与商业化落地正迎来关键拐点。我们观察到，产业的 重心正清晰地从通用模型的技术比拼，转向以行业数据深度分析、垂直模型场景化应用及教育AI Agent （教育 行业人工智能代理）自主交互为代表的商业模式突破，同时，广泛的市场教育与繁荣的开源生态，正共同驱动着 从教育主管部门到各级院校的AI部署需求集中涌现，一个以数据为基础、AI为引擎的全新教育革命，已非遥远愿 用能力，如语言理解、逻辑推理 等。LMM特指大型多模态模型。 垂直大模型 针对特定行业（如教育、医疗）的专业数据进行深度训练和微调的大模型，比通用大模型更具 专业性和准确性。 AI Agent AI Agent指的是能够自主感知环境、进行规划决策并执行行动以达成特定目标的AI系统，被视 为实现更高阶AI应用的关键。 知识图谱 一种用图结构来表示实体及其相互关系的语义网络，用于组织和管理知识，可有效治理大模型 如Siri、AlphaGo 等标志性应用 出现，大语言模型（GPT-1/2/3） 开启预训练时代。 Deepseek 、Qwen、GPT等， 与多模态生成爆发，以及AI从专 用向通用智能演进，教育AI Agent出现，重塑教育生态。 人工智能核心进展 教育应用核心特征 人工智能发展史本身就是一部不断从专用走向通用、从计算走向认知的历史。从早期基于规则的专家系统，到以 深度学习为代表的连接主义兴起，

D 方案，采用了 DHCP 指纹分 析、http User-Agent 指纹分析和 MAC OUI 分析三种识别方式。 DHCP 指纹分析方式虽然技术实现难度较高，但是它具有识别准确性高，识别信息 类型多，识别设备范围广，而且安全性较高的特点。DHCP 指纹分析方式作为终端识别 技术的首选，HTTP User-Agent 指纹分析因其以实现且识别范围广，因此也作为一种辅 助识别方式，其优先级低于 客户端还提供了企业 APP 门户 的功能，极大 方便了企业用户，给用户提供了良好的体验。 H3CBYOD 解决方案，通过组合使用 iNode 客户端，DHCP 指纹分析、http User- Agent 指纹分析和 MAC OUI 分析几种方式，按照优先级从高到低的顺序，实现终端设备 识别功 能。用户可以选择使用其中的一种或者同时多种识别方式来识别终端信息。高 优先级识 别技术识别出来的终端

统一身份认证平台系统主要完成对用户接入系统的各信息服务系统 前，进行统一的身份确认。也就是判断一个用户是否为合法用户的处理过 程。同时，满足学校业务系统多元化特点，提供跨服务器及业务应用的身 份认证服务及 Agent，确保跨业务系统身份认证识别。身份认证服务提供了 一个基础结构，便于学校对管理学生、教师和其他人员的数字化身份的过程 进行维护。身份认证方式通常是系统通过核对用户输入的用户名和口令， 看其是