华夏系 河北 王文学 华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业 汇垠系 广东 万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 海涛夫妇 广东 袁志敏、熊 海涛夫妇 毅昌股份、高盟新材、东材科技、 金发科技 资本系 地区 掌舵人

路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的迅猛发展，其在各行各业的应用日益广 泛，尤其在数据驱动的决策支持、自动化流程优化以及智能分析等 领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效 型精度、泛化 能力、训练效率等多个维度，并结合实际应用场景进行动态调整。 例如：  模型精度：准确率、召回率、F1-score 等  泛化能力：测试集表现、过拟合检测等  训练效率：单次训练耗时、资源利用率等 系统应支持自动化考评工具的开发与应用，减少人工干预，提 升考评效率。同时，需提供详尽的考评报告生成功能，便于用户直 观了解模型性能及其改进方向。 安全性是系统设计中不可忽视的重要需求。系统需采用多层次 型的抗 干扰能力。 - 模型实用性：结合业务场景，评估模型的响应时间、计算复杂度 等实际应用表现。 在训练效率维度，主要考察训练时间、资源消耗及收敛速度。 具体指标包括： - 训练时间：单次训练任务完成时间应控制在合理范围内，如大型 模型训练不超过 48 小时。 - 资源消耗：监控 CPU、GPU、内存等资源的利用率，确保资源浪 费率低于 10%。 - 收敛速度：评估模型在训练过程中的收敛曲线，确保在合理迭代

平台还在协作和团队合作方面提供了强大的支 持。通过实时的在线编辑和共享功能，团队成员可以跨地域协同工 作，提高了工作效率和沟通效果。 为了进一步对比传统软件和 SaaS 平台的优劣，以下是一个简 单的表格，列出了一些关键的对比要素： 对比要素 传统软件 SaaS 平台 初始投资 高 低 更新维护 用户自主管理 供应商负责 可扩展性 限制多 灵活调整 数据访问 设备绑定 随时随地可访问 验、平台稳定性和服务支持方面下足了功夫。以下是几家主要竞争 者的概述。 首先，OpenAI 是大模型 SaaS 平台的领先者之一，凭借其强 大的 GPT 系列模型以及相关 API 服务，已在全球范围内建立了广 泛的用户基础。OpenAI 提供的解决方案可以应用于多个行业，如 教育、金融和医疗等，且其产品的易用性和灵活性得到了行业内的 广泛认可。OpenAI 还定期更新和优化模型，将最新的 AI 研究成果 TIMESTAMP 创建时间 同时，非关系型数据库将用于存储模型训练过程中的海量日志 和中间结果。以下是非关系型数据库示例结构：  日志集合（Log Collection）包含字段：任务 ID、时间戳、日 志级别、日志内容  模型参数集合（Model Parameters Collection）包含字段： 模型 ID、参数名称、参数值、更新时间 在数据流转方面，数据采集、处理及存储的流程设计至关重

为提高系统的可观测性，架构中集成了监控与日志管理模块， 通过 Prometheus、Grafana 等工具实现性能指标的实时监控与分 析，同时使用 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）进行日 志的集中管理与检索。通过上述设计，DeepSeek 智能体系统能够 满足复杂业务场景下的高性能、高可用性和可扩展性需求。 4.2 模块划分 在系统架构设计中，模块划分是确保系统可扩展性、可维护性 字段上创建索引，以加速基于用户的任务 查询。 此外，为了提高系统的扩展性和灵活性，可以采用分表策略。 例如，对于数据量较大的 data_record 表，可以按时间进行分表， 每个月的记录存储在不同的表中，以减轻单表的数据压力。 通过以上设计，系统的数据表结构能够满足功能需求，同时保 证了数据的高效存储和查询，为 DeepSeek 智能体的开发提供了可 靠的数据基础。 6.3 数据索引设计 在 DeepSeek 展性等多个因素。以下是几种常见的前端框架及其适用场景的详细 分析： React React 是由 Facebook 开发的一个开源 JavaScript 库，广泛应 用于构建用户界面，特别是单页应用（SPA）。React 的主要特点 包括组件化开发、虚拟 DOM 和单向数据流。  优点： o 强大的社区支持和丰富的第三方库。 o 高效的虚拟 DOM 机制，提升渲染性能。

晶方法、特征驱动开发、实效编程等领域的17位软件开发领域的教授 和推动者共同签署了《敏捷软件开发宣言》。 2005年，中国上网用户总数达1.11亿，其中宽带上网用户激增至6430万，这一数据标 志着中国互联网用户规模跃升至全新高度。 二十一世纪初，互联网普及与计算能力的显著增强，智能软件已广泛渗透至诸如智能家 居、工业制造等多种应用场景中。 中国互联网用户规模的激增，以及互联网普及与计算能 - 同比增长(%) 40.3 毛利率(%) 企业分析 11 公司信息 企业状态 存续 注册资本 85017.0397万人民币 企业总部 北京市 行业 软件和信息技术服务业 法人 谌志华 统一社会信用 代码 91110000102043722T 企业类型 其他股份有限公司(上市) 成立时间 762451200000 品牌名称 中国软件与技术服务股份有限公司 经营范围 一般项

运维智慧体愿景：并非数据驱 动，而是指令驱动，可以进行 根因查找与自我纠偏，充当设 备系统与工程师之间交流沟通 的桥梁 根据本轮分析结果由 大语言模型自动生成 了分析报告，推荐解 决方案。 对异常日 志生成了 解释，可 以快速判 断虚报、 漏报。 11 PART 03 大模型 Prompt 引擎助力自适应运维智慧体： LogPrompt ：利用 Prompt 工程激发大模型运维潜能，零样本推断

支持灵活弹性带宽，满足多元化数据传输需求。 算间网络高速、弹性、高可靠。骨干 IP+OTN 网络正在向 400G 速率迁移，显著提升 OTN 设备的传输速度和容量，以满足用户对高 速数据传输的需求。OTN 网络单波传输速率可达 800Gbps，极大提 升了算力中心间的数据传输容量和效率。IP 承载网 400GE/800GE 正 在逐步成为算力中心互联的重要技术，400GE 乃至 800GE 接口技术 的 但仍存在较大的提升空间，需进一步加强绿色节能技术的应用与推 广。 来源：中国信息通信研究院 图 9 各省上架率情况 （四）存力分指数 1.整体情况 我国省级行政区存力分指数 Top10 为广东省、江苏省、河北省、 北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、福建省、山东省、浙江 省，具体情况详见图 10。 综合算力指数 21 存力 Top10 东部地区占八成，仍是数据存力的核心承载区。广 东电子商务、金融科技等产业发达，产生大量数据，企业需提升存 图 15 省级行政区运力分指数-算间网络 Top10 4.算内网络 我国省级行政区运力分指数-算内网络 Top10 为上海市、贵州省、 青海省、河北省、宁夏回族自治区、浙江省、安徽省、山东省、广 东省、山西省，具体情况详见图 16。这些地区在算力中心建设和运 营方面表现出色，采用先进的网络架构和设备，能够实现算力中心 内部高效数据传输和处理，满足高性能计算和大规模数据存储的需 求。

能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动 执行任务的能力。这些能力不仅能提高工作效率，还能为用户提供更好的体验。 单智能体通过试错学习适用于简单任务，而多智能体则在复杂环境中通过合作或 竞争调整最佳策略。当前，智能体主要应用在自动化和情感需求等领域，但商业 化进程仍面临成本挑战，特别是在智能体交互过程中出现的错误循环和高 .......................................................................................... 6 1.2 单智能体 vs 多智能体 ........................................................................................ 智能体工作原理 .................................................................................... 7 图 3 单智能体强化学习原理图 .................................................................................... 7 图

HDFS）或云 存储服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage）进行数据存 储，以确保数据的安全性和可扩展性。  监控与日志记录：在数据采集过程中，应建立完善的监控和日 志记录机制，及时发现和处理采集过程中的异常情况。可使用 监控工具（如 Prometheus、Grafana）对采集任务进行实时 监控，并记录详细的采集日志，便于后续问题排查和分析。 通过合理选择数 首先，根据任务需求选择合适的模型架构。常见的模型架构包 括 Transformer、BERT、GPT 等，具体选择需综合考虑任务类 型、数据规模以及计算资源。例如，对于自然语言处理任务，GPT 系列模型因其强大的生成能力而广受欢迎；而对于图像处理任务， 卷积神经网络（CNN）或 Vision Transformer（ViT）则是更优选 择。模型架构确定后，需进行初始化，通常采用预训练权重或随机 初始化，以加速收敛并提升模型性能。 。数据 并行通过将训练数据划分为多个子集，并在不同的 GPU 上同时进 行前向和反向传播计算，从而提高训练效率。模型并行则将模型的 不同层或部分分配到不同的 GPU 上，适用于模型参数量过大、单 卡无法容纳的情形。具体实现中，我们使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel 模块进行数据并行，并通过 NCCL（NVIDIA Collective Communications

践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 知识管理与应急大脑 点，该观点认为智能源于大脑神经元的物理结构和 复杂的网络连接，是由大量如神经元的简单元素通 过非线性相互作用产生的集体行为结果，智能行为 的模拟可以通过构建大量简单计算单元组成的大规 模 网 络 ，并 不 断 调 整 网 络 单 元 间 连 接 权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或 多学科的知识生产不同，知识生产者并不是按照传 统的学科结构整合，而是复杂灾害情境下产生的问 题处理需求而整合。随着问题的出现，涉及问题处 理的各种不同关系的个体构成了知识生产网络互相 联结的节点，问题解决过程中产生的知识内嵌于这