DeepSeek 消费电子行业大模型新型应用最佳实践分享 陈树荣 腾讯云智能商业化 2025.03 LEVEL 1 研发模型结构 LEVEL 2 研发预训练模型 LEVEL 3 基于模型 SFT LEVEL 4 直接调用 大模型产业生态图 大模型产业链上的生态，根据大模型生态上不同企业的定位，分成了四个等级的企业： • 自研大模型结构的企

 通过党员随手发布图片、音频等，打造党员生活圈， 打破层级，分享心得，提高互动。 志愿者活动管理 参与对象 党员志愿者 + 群众志愿者 + 社会组织企 业 活动发起 党组织发起公益活动 活动预约 希望参加的党员、居民进行活动预约 活动开展 活动开展 / 拍照、视频记录 活动记录 记录活动过程 / 上传活动材料 / 心得分享 平台功能  微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 打造特色党建资讯、支部风采展示平台  构建丰富多彩的图、文、视频展示专栏  待办事项提醒、投票管理，更便捷的资讯管理  可根据需求定制主题及分类，探索更多应用价值  支持评论、点赞、多渠道分享功能 党建资讯管理 党建资讯 待办事项 平台功能 线上投票  示范创建  支部风采  联建共建  特色展示 品牌创建 支部风采 平台功能 联建共建 示范创建  党建量化考核

保数 据的保护，并满足各类法律法规的要求，如 GDPR 等。 5. 技术支持与社区：用户对平台的技术支持服务需求较高，包括 及时的故障排查、使用指导和培训。此外，活跃的用户社区能 够促进经验分享与资源获取，增强用户的粘性。 在实际调研中，我们发现用户对大模型 SaaS 平台的需求集中 于以下几个关键点：  多样化的模型和算法选择  高度的自定义能力与灵活性  友好的用户界面与操作体验 用户可能在不同 设备（如台式机、平板、手机）上使用平台。因此，需要采用响应 式设计技术，确保用户在各种屏幕尺寸下都能获得良好的使用体 验。 为增强用户的参与感和归属感，可以通过社交功能让用户分享 使用体验、成果或问题，形成用户社区。此外，定期收集用户反 馈，并及时调整平台设计和功能，确保平台不断进化以满足用户需 求。 最后，考虑到用户的安全和隐私问题，我们应在设计上做到透 明、易 我们可以通过不同形式的内容来满足这些需求，包括： 1. 专业博客文章：定期发布有关人工智能及其应用的深度文章， 分享行业知识、使用案例和技术分析。这类内容能够有效吸引 对技术有深入需求的用户，并帮助他们理解大模型的应用价 值。 2. 白皮书和案例研究：制作详实的白皮书，展示我们的大模型如 何解决特定行业的问题或优化业务流程，并分享成功案例。这 将确立我们的专业性，并提供可供决策参考的资料。 3. 视频教程与 W

何时段用户都能获得及时的帮助。我们的技术支持团队由经验丰富 的工程师和量化分析师组成，能够快速响应并解决用户在使用过程 中遇到的技术问题。 此外，我们还设立了专门的用户社区，用户可以在社区中交流 经验、分享策略和讨论市场动态。社区定期举办线上研讨会和专家 讲座，邀请业内专家为用户提供最新的市场洞察和策略建议。 以下是我们提供的培训与支持服务的详细列表：  多层次培训课程：初级、中级、高级  模拟环境：提供模拟交易平台进行实践操作  在线问答与实时辅导：即时反馈与问题解决  考核与认证：通过考核获得使用资格认证  **7*24 小时技术支持**：全天候的技术支持服务  用户社区：经验交流、策略分享与专家讲座 通过上述措施，我们能够确保用户不仅能够快速上手 DeepSeek 应用方案，还能在不断的学习与实践中提升其量化交易 技能，最终实现更高效、更智能的投资决策。 12.1 用户培训计划 保用户能够解决实际问题并最大化利用平台的功能。 培训结束后，用户将获得一份详细的培训手册和操作指南，并 可以通过平台的在线支持系统随时获取技术帮助。此 外，DeepSeek 还将定期举办用户交流会和工作坊，帮助用户分享 经验、解决问题，并持续提升量化交易技能。 为确保培训效果，每个阶段结束后将进行考核，考核方式包括 书面测试和实际操作评估。通过考核的用户将获得相应等级的认 证，并可以解锁更多的平台功能和服务。以下是培训计划的时间安

......................................................................................114 8.1 成功案例分享....................................................................................116 8.2 挑战与应对策略 设施定期导入数据，使系统能够定 时获取外部信息。  API 集成：与社交媒体平台和其他在线服务的 API 进行集成， 以便实时检索并获取相关的数据。例如，通过 Twitter API 获 取实时视频分享和事件关联信息。  数据预处理：在数据输入阶段，需要对视频数据进行压缩、去 噪及格式转化，以确保其适应后续深度学习模型的需求。 为了明确不同数据源之间的关系与流程，可以采用如下的流程 图： 露，也难以追溯到特定个体。例如，采用数据脱敏技术对视频中的 人脸信息进行处理，仅保留计算所需的最小信息。 对于数据的共享和传输，必须采用安全的通信协议，如 SSL/ TLS，对数据进行加密传输，确保数据在传输过程中的安全性。在 分享数据给第三方时，需增加数据使用的条款和条件，确保其用途 仅限于公共安全相关的研究和应用，并签署保密协议，以保障数据 的隐私安全。 在应急情况下应有应急预案，建立数据泄露应急响应流程。若 发生

康记录（EHR）、医学影像、基因组数据、临床试验数据以及医疗 文献等。这些数据源提供了丰富的信息，有助于多维度理解患者病 情，提高模型的预测和决策能力。 数据获取的第一步是与医疗机构、研究机构及数据分享平台建 立合作关系，确保数据的合法性和合规性。根据当地法律法规（如 HIPAA 或 GDPR），获取患者同意书和数据匿名化处理至关重要。 此外，医疗数据的共享和集成需要考虑到数据不同源之间的标准 成任务所需的技能与知识，可通过以下方式进行能力评估和培训：  定期的技能评估：通过问卷、面试或工作表现评估团队成员的 专业能力。  内部培训：根据评估结果，安排针对性的内部培训，如 AI 技 术培训、医疗知识分享等。  外部学习机会：支持团队成员参加相关的会议、培训课程或在 线学习，扩展其专业视野和技能提升。 团队沟通与协作机制也极其重要。建立高效的沟通机制能够提 升团队的合作效率。可以通过以下方式加强沟通： 1. 确定项目目标和关键需求，明确团队角色和职责。 2. 招募合适的学科专家，如 AI 专家、临床医学专家、数据科学 家、生物统计学家及项目经理。 3. 建立有效的沟通机制，定期召开团队会议，分享进展和挑战。 4. 设计团队合作流程，利用敏捷开发的方法提升团队的响应速度 与灵活性。 5. 进行跨学科的知识培训，确保团队成员对其他学科的基本理 解，以提高协作效率。 通过这种多学科团队的构建，可以有效整合资源，提升

析与决策。 结果展示是三维模型应用环节中的重要一环。通过结合不同的 可视化技术，将构建的三维模型以图形化方式展示，便于与相关部 门进行沟通与协作。同时，模型可以通过 Web 平台或移动端进行 分享，使各方能够随时随地进行查看与分析。这一切都为铁路沿线 的管理、维护与运营提供了强有力的数据支持。 4.1 建模流程 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的构建过程中，建模流程的设 计至关重要， 点。收集到的数据将汇总成表格，以便于后续分析与处理。 除了问卷调查，我们还将进行用户访谈，邀请部分用户亲自反 馈其体验。访谈将选取不同类型的用户，确保样本的代表性。在访 谈中，除了回答固定问题外，我们鼓励用户分享他们的实际使用场 景以及对系统的整体感受。这种定性数据将提供更深入的见解，帮 助我们理解用户需求的细微差别。 同时，系统将集成用户行为分析工具，收集用户在不同功能模 块的使用频率、停留时间等数据。这将使我们能够量化用户互动， 建立严格的数据管理流程，确保所有采集和存储的数据均符合国家 和行业的规定。同时，利用加密和权限管理技术，保护用户和运营 商的信息安全。 为了确保各方参与者能够有效沟通和配合，建议定期召开协调 会议，分享运营中的问题、解决方案及优化建议，形成持续改进的 良性循环。此外，还应建立运营反馈机制，以便一线工作人员能够 将实际使用中遇到的问题及时反馈给研发团队，促进系统的优化与 升级。 定期运营与维护工作流程如下图所示：

域、时段、环境 条件及特征表现。这样的数据集将有助于提高模型的泛化能力和识 别精度。 在数据标注完成后，可以利用以下方法进一步优化数据标注的 规范性和准确性：  定期对标注人员进行培训，分享标注经验和标准，提高标注质 量。  使用自动化工具辅助标注，减少人为错误；例如，对于图像数 据，可以利用初步的图像分割算法对原始数据进行预标注，供 标注人员校正与审核。  通过定期的评 分。用户在培训中会进行模拟练习，使用实际数据与系统进行互 动，进行数据采集、处理和分析。这一部分将特别注重让用户在真 实环境下操作，以达到理论与实践相结合的效果。 此外，我们还将引入案例分享环节，邀请成功实施该系统的用 户分享他们的经验与教训。这将使新用户能够从中获得灵感，积极 应用系统的优势，并规避常见的错误。 最后，培训还会为用户提供丰富的学习资源，包括培训手册、 视频教程、FAQ 文档等，以便用户在培训后能够自主学习和回顾。 需求变化。这种数据驱动的决策过程不仅能指导服务的持续优化， 还能帮助产品团队识别出关键的功能改进点，实现更符合用户期望 的系统更新。 最后，建议设立用户社区，促进用户间的交流与合作。在这个 平台上，用户不仅可以分享经验、解决方案，还能够共同探索使用 的最佳实践。通过组织定期的线上或线下交流活动，进一步增强用 户的归属感。 通过上述支持服务与反馈机制，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的系统将能够在实际应用中不断进化，满足不断变化的用

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工程实现组：实现系统前后端开发与集成部署  质量保障组：负责系统测试、质量监控与持续集成  项目管理组：制定项目计划、风险管理及资源协调 为确保知识传递与技能提升，团队内部建立了完善的培训机 制。每月组织两次技术分享会，内容涵盖最新技术动态、项目经验 总结等。同时，与外部科研机构建立了长期合作关系，定期邀请专 家进行技术指导。 团队采用敏捷看板进行任务管理，使用 GitLab 进行代码版本 控制，通过 Jira 验和产品竞争力有显著提升。例如，智能体的多语言支持、用户个 性化设置以及高级数据分析功能。这些需求在资源允许的情况下应 尽快实现。 可以有的需求通常是一些附加功能或优化，虽然不紧急，但能 够增强产品的吸引力。例如，智能体的社交分享功能、交互界面的 美化设计等。这些需求可以在后续版本中逐步实现。 最后，不会有的需求是指那些在当前阶段不切实际或不必要的 功能。例如，过于超前的技术实现或与产品目标不符的功能。这些 需求应明确排除在开发计划之外。 为了更直观地展示需求优先级，下表列出了典型需求及其分 类： 需求类别 典型需求示例 必须有的 实时数据处理、安全性保障、系统集成 应该有的 多语言支持、用户个性化设置、高级数据分析 可以有的 社交分享功能、交互界面美化 不会有的 超前的技术实现、与产品目标不符的功能 通过以上方法，我们能够清晰地将需求进行优先级排序，确保 开发团队在有限的资源下，最大化地实现产品价值。同时，这种分 类方法