定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。 1.1Agent 模式架构解析 Agent 有效减少人类工作总量，人与 AI 协作才是最终形态。人类与 AI 交互可大致 分为三种模式。Embedding 的强化学习原理是 基于马尔可夫决策来完成的，简单来说可以分为状态集 S、行动集 A、奖励 R，下一时 刻的状态和奖励只与上一时刻的行动有关，与更早之前的状态无关。其模型原理就是让 智能体用试错的方式来学习，若某个策略能得到奖赏，则智能体产生该行为的策略就会 加强。其目的就是在单一环境中行动，尽可能得到最大的奖励。应用领域目前也较为广 泛，例如赛车游戏中连续动作的训练：控制方向盘、油门、刹车等动作，可由 多智能体系统中会有两个以上的智能体，他们一般存在着合作或竞争关系。这样模型称 为马尔科夫博弈，其状态转换符合马尔可夫决策，关系符合博弈。在多智能体模型中， 每个智能体的目标是找到最优策略来使它在任意状态下获得最大的长期累积奖励。由于 其模型更为复杂，干扰因素较多等原因，目前多智能体模型商业化产品较少。 图3 单智能体强化学习原理图 资料来源：CSDN，海通证券研究所 图4 多智能体强化学习原理图

提出了一个交互式视频生成模 型, 通过构建可扩展的世界模型支持基于模型的智 能体进行探索、推理和规划. iVideoGPT 采用可扩 展的自回归 Transformer 框架, 能够将多模态信号 (包括视觉观察、动作和奖励) 集成到一个由标记组 成的序列中. 通过可扩展的架构, 作者在数百万人 类和机器人操控轨迹上预训练了 iVideoGPT, 使得 模型能够适应各种下游任务, 如条件视频预测、视 觉规划. 针对具身智能的视觉和语言导航 方法依赖于手动设计和调整任务奖励 函数以及模拟物理参数, 这一过程缓慢且耗费人力. 与之相对, DrEureka[45] 算法通过对目标任务的物理 模拟, 能自动构建合适的奖励函数和领域随机化分 12 自 动 化 学 报 51 卷 布 (Domain randomization), 这个过程分为三个阶 段: 首先, LLM 合成奖励函数; 其次, 基于扰动模拟 RoboCLIP[34] 提出了一种在线模仿学习方法, 该方法能够使用单 个视频演示或文本描述来生成奖励函数, 从而训练 强化学习代理执行机器人操作任务. RoboCLIP 的 核心思想是利用预训练的视频和语言模型来编码代 理行为的视频和任务描述, 然后通过计算它们在潜 在空间中的相似度得分来生成奖励. 这种方法避免 了手动设计复杂的奖励函数, 并且不需要大量的领 域内专家演示. RoboCLIP 的优势在于它只需要一

求，如 支付宝、微信支付、信用卡等。同时，平台需设立自动提醒功能， 以提醒用户即将到期的订阅，并提供一键续订的功能，最大限度地 减少用户的流失率。 为进一步增强用户粘性，平台可以通过引入积分奖励机制，激 励用户在使用过程中积极反馈和推荐其他用户。积分可以兑换为未 来订阅的折扣或额外的服务功能。这种设计不仅能增强用户的参与 感，还能形成良好的口碑传播，提高平台的市场渗透率。 综上所述 制定明确的市场分配政策，确保直销和分销商之间的边界清 晰，避免资源的重复投入。 2. 建立高效的客户管理系统，确保直销和分销商之间的信息共 享，以便更好地跟踪客户的需求和反馈。 3. 提供激励机制，对表现优秀的分销商进行奖励，以增强其销售 动力。 4. 定期进行销售培训，帮助分销商掌握大模型 SaaS 平台的核心 价值和技术优势，从而更有效地进行推广。 通过将直销与分销相结合，企业能够在提高销售业绩的同时， 教育机构：建立联合课程，推广人工智能培训项目。 3. 管理支持与培训：为合作伙伴提供全面的产品知识、市场营销 和客户管理的培训，确保他们能有效推广我们的产品。 4. 奖励机制：建立可量化的业绩奖励机制，鼓励合作伙伴积极推 广，按销量、客户反馈或市场开拓给予不同形式的奖励。 在市场推广的过程中，可以通过以下方式加强渠道合作伙伴的 影响力与覆盖：  联合市场活动：与渠道伙伴共同举办研讨会、网络研讨会及行 业会议，增强双方品牌曝光。

几个步骤： 1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、归一化、特征提取等操 作，以确保数据的质量符合算法要求。 2. 模型构建：根据任务需求构建算法模型。例如，在强化学习 中，需要设计状态空间、动作空间和奖励函数；在深度学习 中，则需要设计网络结构和损失函数。 3. 训练与验证：使用训练数据集对模型进行训练，并通过验证集 监控模型的性能，防止过拟合或欠拟合。 4. 调优与测试：通过超参数调优、交叉验证等方法，进一步提升 3. 参数初始化：对模型参数进行初始化，通常使用随机初始化或 预训练模型的方式。初始化过程中需注意避免梯度消失或爆炸 问题。 4. 训练过程： o 数据采集：智能体与环境交互，采集状态、动作、奖励 和下一个状态的数据。 o 经验回放：使用经验回放机制存储和采样数据，以提高 数据利用效率。 o 模型更新：通过梯度下降法或其他优化算法更新模型参 数，最小化损失函数。损失函数通常为均方误差 的规则或函 数，策略可以是确定性的或概率性的。  奖励（Reward）：智能体在执行某个动作后从环境中获得的 反馈，用于评估动作的好坏。  价值函数（Value Function）：估计在给定状态下未来累积 奖励的函数，用于指导智能体的决策。  Q 函数（Q-Function）：估计在给定状态下执行某个动作后 未来累积奖励的函数，常用于强化学习算法中。  探索（Explor

状态空间定义：将系统状态建模，包括当前列车位置、乘客数 量、列车运行状态等信息。 2. 动作空间定义：根据不同的调度策略，定义可能的调度动作， 例如加速、减速、延迟发车或临时加班等。 3. 奖励函数设计：设计合理的奖励机制，使得智能体能够获得对 其行为的即时反馈。奖励可以是基于列车准点率、乘客满意度 或运营成本等量化指标。 4. 强化学习算法选择：选择适合的强化学习算法，如 Q- learning、深度 Q 网络（DQN）或策略梯度方法，以实现对 适性的要求也在不断提升，智能化服务方案的实施势在必行。 政策支持同样是 AI 在城市轨道交通中深入应用的关键因素。 各级政府应出台相应政策促进智能技术的普及与发展，如给予技术 创新企业资金支持、设立 AI 和大数据领域的研发奖励措施、推动 行业标准化建设等。这些举措将为 AI 大模型在轨道交通中的应用 提供更加良好的政策环境。 展望未来，城市轨道交通行业与 AI 大模型的结合将不断深 入，将形成一个智能、便捷、绿色的出行生态系统。我们可以预

作为基座模型，通过三阶段训练实 现领域适配。首先在千万级审计报告语料上进行继续预训练，使模 型掌握专业术语；其次用 30 万条审计程序-底稿对照数据进行有监 督微调；最后通过强化学习优化风险判断能力，奖励函数设计为： 风险检出率×0.7 + 误报率×0.3。模型部署采用 Triton 推理服务 器，支持每秒处理 20+并发查询，平均响应时间控制在 800ms 以 内。 关键审计判断逻辑采用混合决策机制： 10%预算用于第三方合规认证，确保智能 体输出符合《中国注册会计师审计准则第 1101 号》要求。 团队绩效评估采用双轨制：技术团队按 API 接口交付量考核， 审计专家则根据发现的模型逻辑缺陷数量给予奖励。建议在项目启 动阶段即签订跨部门 SLA 协议，明确数据交付延迟的追责条款。 5.2 数据准备与模型训练 数据准备与模型训练是构建审计智能体的核心环节，需围绕审 计业务场景进行结构化数据治理与针对性模型开发。以下是具体实

和优化。通过用户调研和焦点小组讨论，我们可以了解用户对反馈 系统的满意度，发现潜在的问题，并及时进行调整和改进。同时， 我们还将建立一个用户反馈奖励机制，鼓励用户积极参与反馈。例 如，对于提供有价值反馈的用户，我们可以给予一定的积分或优 惠，作为对他们贡献的认可和奖励。 通过以上设计，我们相信 Deepseek 大模型在银行系统的用户 反馈机制将能够有效收集用户意见，提升用户体验，并为系统的持 续优化提供有力支持。

性和非平稳的时间序列数据，提升对市场动态的预测能力。 其次，DeepSeek 引入了强化学习算法，通过与市场的实时交 互不断优化交易策略。在强化学习框架中，交易行为被视为一系列 的状态-动作对，系统通过最大化累积奖励来学习最优交易策略。 这种方法不仅能够适应市场的动态变化，还能够在高波动环境中保 持稳健的表现。具体而言，DeepSeek 使用了深度 Q 网络 （DQN）和策略梯度方法，结合风险控制模块，确保交易策略在

医疗专家对生成模型结果的满意度 85% ≥ 最后，团队的激励措施也不可忽视。为提升团队士气和工作积 极性，可以考虑以下激励方案：  设立优秀团队奖：根据团队的表现和贡献进行评选，给予奖金 或其他奖励。  职业发展支持：根据个人的发展需求，为团队成员提供职业发 展的机会，如晋升和培训。  定期反馈和认可：定期给予团队成员反馈，对其努力和成果进 行公开认可，增强团队归属感。 通过以上措施，AI