智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 2 基于分类模型的问答系统 分类器 分类 1 分类 3 训练分类器 分类结果 用户问题 • 检索 • 以知识库中的问题为粒度建立索引，每 个 问题都对应一个知识点 • 对用户问题进行分词、去停用词、同义 词 扩展等操作 • 返回知识库中若干个相关性最高的问题 对 应的知识点 • 排序 • 通过一个语义匹配模型计算用户问题和 检 索返回问题的语义相似度，选择语义 Input NLU Dialog State User Dialog Act DM 任务型对话系统中的 NLU 和 DM System Dialog Act User Dialog Act • 每一个状态都对应一个系统动作 • 状态之间的跳转以用户当前输入为条件 • 通过有限状态机将

深度学习在智能助理产品中的应用 胡一川 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 智能助理产品的特点 . 深度学习与智能助理 目 录 用户终端的变化和技术的进步，推动更自然的人机交 互方式及产品形态 通过理解文本或语音形式 的自然语言来协助用户完 成需求的软件应用或平台 2000s PC 键盘 & 鼠 标 网站 时间 设备 交互方式 产品形态 2020s (million) 2015 2021 843 390 155 秘书服务 母婴用品 教育 旅游度假 护肤彩妆 汽车服务 租房售房 法律咨询 珠宝配饰 在重视在线交互的场景中，智能助理能够提升沟通效 率和用户体验，创造商业价值 在 场景示例 线 （非穷尽） 交 互 需 求 度 鞋类箱包 日用百货 食品 家电数码 物业服务 ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 提高客服效率和质量，提升用户体验 l 知识点数量庞大，无监督的聚类方法效果很差 l 词向量不适合表示句子语义 l 无监督和有监督方法相结合

人工智能技术在智能投顾中癿应用 神州泰岳 张瑞飞 金融资讯大数据服务 用智慧发现信息价值 Discover information 用智慧发现信息价值 Discover information 金融资讯大数据 利用人工智能分析挖掘技术，针对金融市场信息获取和分类需求，实现金融资讯大数据癿采集、检索、 据库 数据抽取 数据挖掘 数据汇总 关系型 数据库 图片 实时性要求高 实时性要求丌 高 集市区 缓冲区 1. 最终交易价格： 13,965 万元。 2. 交易标的： 晓奥享荣 3. 是否构成借壳上市： 不构成借壳上市 4. 股份发行价格： 17.36 元 / 股 5. 支付方式： 新时达以发行股份及支付现金相结合的方式 6. 是否构成上市公司重大资产重组： 构成上市公司重大资产重组 自定义分类：内容癿筛选分类可从类别库 中自由选择，根据个人喜好自由定制栏目 分类。 订阅推送：对搜索癿分析结果进行订阅推 送，通过邮件癿形式把分析结果发送给用 户。 资讯查看 用智慧发现信息价值 Discover information 自由定义分析专题，生成专业的可分析报 告 分析模块自定义：与题分析癿各个展示模块都可 由用户从提供癿指标模板库中自由组合定义，从 而生成相应癿与题分析栏目。

随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型在诸多领域展现 出卓越的潜力，特别是在医疗行业。这些模型通过对大量医疗数据 的学习与应用，不仅能够提高医疗服务的效率，还能够助力医生进 行更为精准的诊断和治疗。因此，在医疗场景中应用生成式大模 型，具有极高的现实意义与可行性。 当前，面对全球医疗资源紧张、临床决策复杂化等挑战，传统 医疗模式已无法满足日益增长的患者需求。医务人员需要在短时间 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治疗方案的制定过程中，生成式大模型同样具有重要 的作用。模型能够整合各类医疗信息，包括患者的病史、当前病情 及最新的医学研究成果，为医生提供个性化的治疗建议。例如，针 对肿瘤治疗，可以通过模型生成多种治疗方案，并对每种方案的有 健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型

.........................................................................172 1. 项目概述 在当前金融科技的迅速发展中，银行系统面临着处理大量复杂 数据和提供高效服务的挑战。为了应对这些挑战，本项目旨在部署 Deepseek 大模型，以提升银行系统的智能化水平和处理效 率。Deepseek 大模型，作为一种先进的 其次，设计和实施数据集成方案，确保模型的训练数据既全面 又具备高质量。  接着，开发并部署 Deepseek 模型，包括模型训练、验证和 优化过程。  最后，进行系统集成和性能测试，确保模型在实际运行中的稳 定性和效率。 在实施过程中，我们将采用最新的技术和方法，如容器化技 术、微服务架构和持续集成/持续部署（CI/CD）流程，以确保部署 的灵活性和可扩展性。此外，项目还将注重数据安全和隐私保护， 遵守相关的法律法规和行业标准。 智能客服、自动化文档处理、风险预测和个性化推荐等。然而，大 模型在银行系统中的部署仍面临诸多挑战，包括数据安全、模型性 能优化、系统集成和合规性等问题。 为应对这些挑战，本项目旨在设计一种切实可行的 Deepseek 大模型部署方案，确保其能够在银行环境中高效、稳定、安全地运 行。该方案将结合银行的实际业务需求和技术架构，从以下几个方 面展开：首先，明确大模型在银行系统中的核心应用场景，包括但 不限于客户服务、风险管理和运营优化；其次，设计高可用、高性

........................................................................34 4. DeepSeek-R1 在工程量清单编制中的应用...............................................36 4.1 自动识别与提取工程量数据.............................. ........................................................................44 5. DeepSeek-R1 在预算编制与审核中的应用...............................................45 5.1 自动化预算编制流程................................. ........................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控....................................

础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：  数据采集与整合：从内部系统、公开数据集以及第三方数据源 中获取数据，确保数据的多样性和覆盖度。  数据清洗与预处理：通过去重、缺失值填充、异常值处理等操 作，提升数据的纯净度和一致性。  数据标注与结构化：基于业务需求，对非结构化数据进行标注 和 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 控制等手段，确保数据处理过程中的合规性。 项目的最终目标是为企业提供一套高效、可靠的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，助力其在智能化转型中占据竞争优势。 通过本项目的实施，企业将能够显著提升数据处理能力和模型训练 效率，为后续的智能化应用开发和部署打下坚实的基础。 1.1 多重挑战。这些挑战不仅增加了数据处理的成本，还直接影响到后 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 如，数据采集需要考虑多源异构数据的兼容性问题，数据清洗则需 要处理缺失值、噪声和不一致性等。这些问题的解决方案，直接影

...............................................................................136 1. AI 智能体在业务流程优化中的显著效果..................................................................136 2. 客户体验大幅提升.............. ...........................................................................139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 智能体都能够通过智能化的数据处理和分析，帮助 企业实现精细化管理和创新驱动。例如，在市场营销中，AI 智能 体可以通过社交媒体数据分析，识别潜在客户群体，并精准投放广 告，从而提高市场推广的效率和效果。 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，需要充分考虑 企业的实际需求和资源条件。以下是一些关键的设计原则和实施步 骤：  需求分析：明确企业在业务流程中的痛点和需求，确定 AI 智 能体的应用场景和目标。 