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 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 虽然也引入了一些模型和算法解决一些特定场景的 问题，但整体而言仍属于打补丁式的被动应对，缺 乏系统的、持续的学习机制来增强应变能力。 2.4 人机协作不足 人的优势包括创造力、认知力、价值判断等，机 器的优势在于计算能力、存储能力等，系统智能的 提升在于将人的能力与机器的能力有效整合[18]。系 统中人机协作的效率和效果仍然受到人机协作的自 然度、信息处理能力、交互系统智能水平、工作流程 等方面的制约，缺乏有效的机制将人的优势与机器 平有两条路径：1）依靠对智能化应急装备设施的不 断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将 面临发展的瓶颈[23]。后者的问题在于模型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 糊不清恰恰是应急管理面临挑战的主要特点[20]。因 此，按照以往经验很难实现认知智能的突破。

验。 1.2 研究目的 在医疗领域，AI 生成式大模型的兴起不仅为诊断和治疗方案提 供了新的思路，也为患者管理、医学影像分析、个性化用药等一系 列应用场景带来了广阔的前景。因此，本研究的主要目的在于探索 和验证 AI 生成式大模型在医疗场景中的实际应用可行性，具体可 以概括为以下几个方面： 首先，通过系统调研和分析，以确定 AI 生成式大模型在不同 医疗场景中的应用潜力。这包括对现有技术的评估以及对各类医疗 更好地服务 于患者。通过充分利用这一新兴技术，我们可以期待医疗领域的进 步，实现更高效、智能的医疗服务。 2.1 定义与特点 AI 生成式大模型是近年来人工智能领域的一项重要进展，其核 心在于通过大规模的数据训练，使得模型能够生成与输入相关联的 多种形式的内容。这些模型通常基于深度学习架构，尤其是 Transformer 结构，具备处理和理解自然语言、图像、声音等多模 态数据的能力。 而是试图建模数据的生成过程。这些模型能够捕捉到输入数据的结 构和特性，进而生成具有相似特征的新样本。在医疗领域，生成式 模型的应用前景广阔，包括图像生成、数据增强、合成病例生成 等。 生成式模型的核心在于其能够生成新的数据样本，而不仅仅是 进行分类或回归预测。其工作原理通常基于概率分布的学习，通过 对大量样本的分析，生成符合该样本分布的新样本。常见的生成式 模型包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。每种

传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与 此同时，气候压力日益加剧，消费者期待持续高 涨，传统增效策略所带来的回报却日渐式微。当 下，供应链重塑的关键在于两项关键议题。 其一，打破职能孤岛。自主决策需要在各职能 部门、流程及上下游协同关系中实现前所未有的 透明度。若缺乏端到端的可视性，即使是最先进 的AI系统也难以创造真正的价值。对于诸如自主 标。实施全面的安全协议（如供应商安全审计和 高级多因素身份验证），能够确保数据和系统在 日益复杂的威胁面前保持安全。 投资关键的AI赋能技术 重塑人与技术的协作模式 向自主智�供应链转型成功的关键在于企业 如何培养人才，以适应这场重塑工作体验、学习方 式和技能再造的劳动力变革。供应链专家应尽早参 与进来，以便在使用和优化这些系统的一线员工之 间建立信任。技术本身无法保证转型成功，必须通 能够运用AI驱动的场景规划、实时风险感知和动 态网络优化来最大限度地减少中断。这使得企业 能够以算法驱动的方式调整采购策略、重新规划 物流路径并校准库存水平，同时最大限度地减少 人工干预。 关键在于，要突破基于传统能力和现有运营 约束进行优化的局限。仅仅着眼于自动化那些孤 立（且往往不相关）的流程，通常只能带来局部 的、微小的改进，而无法创造新的企业级价值。 反之，若能聚焦于供应链必须达成的关键成果，

制等关键环节，为金融机构和投资者提供一套切实可行的应用方 案。 1.1 股票量化交易概述 股票量化交易是一种通过数学模型和计算机技术来执行交易策 略的方法，旨在通过系统化的方式实现收益的最大化和风险的最小 化。量化交易的核心在于利用历史数据和统计分析方法，构建能够 预测市场变化的模型，并基于这些模型自动生成交易信号。与传统 的主观交易相比，量化交易具有更高的执行效率和更低的情绪干 扰，因此在近年来逐渐成为金融市场的主流交易方式之一。 别，进一步丰富交易策略的信息来源，提升策略的多样性和有效 性。 1.2 DeepSeek 技术简介 DeepSeek 技术作为一种先进的数据挖掘和机器学习框架，近 年来在金融领域的应用逐渐显现其强大潜力。其核心优势在于能够 高效处理大规模、多维度的金融数据，并通过深度学习模型提取出 复杂的市场模式和趋势。DeepSeek 采用了分布式计算架构，能够 实时处理海量交易数据，确保在低延迟的环境下进行高速分析和决 准的买卖决策。此外，DeepSeek 还将引入自然语言处理技术，自 动解析和分析市场情绪，帮助交易者更好地把握市场情绪波动对股 价的影响。 在技术实现方面，项目将分阶段推进。第一阶段，重点在于搭 建基础数据平台，整合各类数据源，包括但不限于历史交易数据、 财务报表、新闻资讯等。第二阶段，将引入深度学习模型，进行数 据特征提取和模式识别，优化现有的交易策略。第三阶段，将实现 实时交

对象、保障范围、资金来源、待遇计发、时间性和法律基础等方面存在差异。 社会保险和商业保险的区别？ 应用能力评测：保险专业知识问答案例 社会保险和商业保险是两种不同类型的保险 , 它们的主要区别在于 : 1. 性质不同 : 社会保险是由政府主导的强制性保险 , 而商业保险是由私人保险公司提供的自愿性保险。 2. 保障范围不同 : 社会保险通常只提供基本的保障 , 如养老保险、医疗保险、失业保险等 实时质检 回答完整、全面，考虑到多方面情况，语 言表达流畅、自然、清晰、简洁；具备合 理的逻辑思维能力，推理和判断能力不错 逻辑更符合现实场景， ChatGLM130B 的 解 答优势在于部分问题可以引入生动的例 子加 以说明，这对于客户理解而言是个亮 点 心思缜密“推理者” 旁征博引“实用者” 专家点评 专家点评 专家点评 评测结果——国内大模型 简洁干练“精英范” 整体的解答优多于劣，部分的解答在保证

智慧诊断作为一个综合性的概念，结合了人工智能、大数据分 析和生态环境监测等多种技术，对环境问题进行有效评估和响应。 随着技术的不断进步和环保意识的增强，智慧诊断在生态环保领域 的应用越来越受到重视。其核心在于通过多模态数据的整合与分 析，及时发现环境污染的源头和变化趋势，并为决策提供科学依 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 面和精准的智能分析及决策支持。相较于单一模态的 AI 系统，多 模态 AI 大模型能够在面对复杂环境和任务时，提供更为丰富的上 下文信息与推理能力，从而大幅提升智能化应用的效果。 多模态 AI 大模型的关键在于其多层次的数据融合机制，包括 但不限于文本嵌入、图像特征提取、声音信号处理等。这些模块通 过共享和交互信息，支持生成更为准确的预测和决策。以图像和文 本结合的应用为例，模型不仅能理解图像内容，还能综合背景信息 断系统，鼓励社会各界更多地参与到生态环保事业中来，形成政 府、企业以及公众三位一体的生态治理体系。这一生态治理体系强 调协作和信息共享，使得各种资源能够更好地整合发挥，推动生态 环境持续改善。 综上所述，本文的目的不仅在于展示多模态 AI 大模型在生态 环保领域的应用潜力，同时也希望能够为实际的环境管理实践提供 切实可行的解决方案。通过综合运用现代科技与管理思想，我们有 望在生态环保过程中实现质的飞跃，为可持续发展贡献力量。

CaP (Code as polices)[70] 利用大语言模型来生 成机器人策略代码. 这些代码能够将自然语言命令 转换为机器人可执行的策略, 从而实现对机器人的 控制. CaP 方法的关键优势在于它能够通过少量示 例 (Few-shot prompting) 引导大语言模型生成新 的策略代码. 通过向大语言模型提供一系列格式化 的自然语言命令和相应的策略代码示例, 大语言模 型能够学习如何将新的命令转换为应用程序编程接 于模仿学习, 同时设立 4 层评估协议, 以系统地检 验模型的泛化能力. Instruct2Act[51] 提出了一种框架, 通过大语言 模型将多模态指令转换为机器人操作任务的序列化 动作. 该框架的核心在于利用预训练的大语言模型 生成 Python 程序, 这些程序构成了一个全面的感 知、规划和动作循环. 在感知部分, Instruct2Act 使 用预定义的 API 调用多个基础模型, 其中 SAM 种物体并沿预定轨迹移动的功能. 其中仿真环境采 用高性能的基于 GPU (Graphics processing unit) 的物理模拟平台 Isaac Gym[136], 利于快速迭代和优 化强化学习策略. 该方法的核心在于利用一种预训 练的通用灵巧运动表示 (Universal dexterous mo- tion representation), 这为强化学习提供了一个 结构化的行动空间, 显著提高了训练效率. Omni-

流大模型都采用 了MoE架构，通过将不同的任务分配给不同的专家子网络，实现了用更少的计算量和内存 需求来实现同样的智能水平。 （4）端侧模型 端侧大模型作为人工智能领域的重要分支，其核心优势在于能够直接部署于智能手 机、个人电脑等终端设备之上，为用户提供高度个性化且即时响应的智能服务体验。鉴于 端侧环境的资源有限性，模型的设计与训练阶段需深度融合模型压缩与优化策略，以应对 性能与效率 做，下面将介绍大模型适配业务场景的关键环节及技术。 3.1.2 关键环节及技术 �� 提示词（prompt）工程是一种高效的技术手段，它通过精心设计的提示词来引导和优 化人工智能模型的输出，使其更加准确和有用。这项技术的核心在于清晰、明确地表达用 户的意图，以确保模型能够捕捉到问题的核心并生成符合预期的回应。提示工程技术主要 包含角色技能设定、思维链、样本提示、输出格式设定、提示词模板等技术。 在设计提示词时，需要考 示词通常包含指令、上下文信息和期望 的输出格式，这些元素共同构成了一个提示词模板。设计者可以根据模型的特点和擅长处 理的格式来定制这些模板，并通过实验来找到最佳的提示词组合。 提示词工程的优势在于，它允许我们在不修改或重新训练大型模型的情况下，通过调 整输入的方式来引导模型更精准地完成任务。这种方法有效控制了成本，同时显著提升了 模型的输出质量，使其更贴近用户的期待。 然而，提示词工程

首先，实时数据的来源主要包括列车运行状态、乘客流量、天 气条件、设备故障信息等。通过建立数据采集系统，车辆上、车站 内及关键节点的传感器可以不断发送数据，形成一个全面的监控 网。 数据收集后，AI 大模型的作用在于对这些数据进行实时分析， 以识别潜在的问题并预测未来的趋势。例如，模型可以通过分析历 史客流数据，结合实时监控的信息，预测某个时间段内某条线路的 客流高峰。这种预测可以协助调度员更合理地安排列车的发车间隔 障模式并发 出预警显得尤为重要。AI 大模型可以通过海量数据分析与深度学 习，准确识别出设备运行中的潜在故障模式，并实现即时预警，从 而有效减少停运时间及维护成本。 首先，故障模式识别的关键在于对传感器数据的实时监控和智 能分析。轨道交通设备如列车、信号系统、供电设备等，通常配备 了多种传感器，这些传感器能够监测运行状态，包括温度、振动、 压力等多种参数。通过采用 AI 大模型技术，可以构建一个综合数 总与分析获取。  其他研究、第三方咨询公司：一些企业和机构专注于交通数据 的分析与解决方案提供，可能具备丰富的相关历史数据，可以 通过合作或购买数据的方式获取。 分析站点与车辆历史数据的价值在于，利用这些信息可以构建 预测模型，通过机器学习等方法，对未来的运营情况进行预测，从 而实现动态调度与优化。通过对比历史数据，可以识别出高峰时 期、故障高发时期，进而制定相应的运营策略。 例如

验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 方案。 DeepSeek 的核心优势在于其深度学习和人工智能技术的深度 融合，能够迅速处理和分析海量金融数据，帮助银行机构在风险控 制、客户管理、产品创新等关键领域实现智能化转型。通过引入 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取、分析和处理复杂的金融数据，从而为银行和金融机 构提供精准的业务决策支持。DeepSeek 的核心优势在于其高精度 的预测能力和强大的自适应学习机制，能够根据市场变化和用户需 求动态调整模型参数，确保其在金融领域的高效应用。 在金融银行领域，DeepSeek 技术可以广泛应用于多个场景， 包括但 银行业数字化转型的核心驱动力之一。 2. DeepSeek 技术基础 DeepSeek 技术基础构建于先进的深度学习框架之上，结合了 大数据处理、自然语言处理（NLP）、图像识别和增强学习等多领 域的技术优势。其核心在于通过高效的算法模型，实现数据的深度 挖掘与分析，从而为金融银行业提供精准的决策支持。在数据处理 方面，DeepSeek 采用了分布式存储与并行计算架构，能够处理 PB 级别的数据，确保了在大规模数据集上的高效运算能力。针对