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 最懂你的私人助理 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 • • 对一段文本对应的向量进行转换， 转换时使用上下文信息 通常使用 CNN 或 RNN 从编码后的向量中提取对预测有 价值的信息 输出为一个固定维度的向量 基于深度学习的自然语言处 理框架 • 基于输入向量产出最终的预测 [Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention

技术基础...................................................................................12 2.1 深度学习与机器学习...........................................................................14 2.2 自然语言处理（NLP）... epSeek 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 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，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

微信 H5 APP 功能层 党组织信息 党员信息 历史党组 织信息 历史党员 信息 基础信息 党的建设工作 领导小组会议 机关党委会议 党务管理 党内激励关怀 学习任务 每日一题 考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 品牌创建 组织结构 组织运行 品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 习，让学习党课无时无刻。  学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教   支持栏目、标签定制，满足个性需求  提倡学习过程中互动，激发学习热情 学考评一体化管理 教育学习 平台功能  每日一题  学习任务  考试管理  题库管理  积分管理 趣味答题 每日一题 学习任务 考试管理 教育学习 平台功能  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

........................................50 4.1.1 深度学习模型.............................................................................53 4.1.2 强化学习与组合优化................................................ AI 大模型的定义与应用背景 在当今快速发展的科技背景下，人工智能（AI）大模型的定义 与应用日益受到重视。AI 大模型通常指的是训练时使用海量数据的 深度学习模型，这些模型具有多层神经网络结构，能够在复杂任务 中展现出高效的学习和预测能力。近年来，随着计算能力的增强和 数据资源的丰富，AI 大模型在众多行业中得到广泛应用，尤其是在 城市轨道交通领域。 在城市轨道交通行业，AI 大模型的应用背景主要体现在以下几 调整列 车发车频率和停靠站。  列车调度与运营优化：运用 AI 大模型分析列车运行数据，优 化列车的调度计划，以保证在客流高峰期的高效运营。  故障检测与维护策略：基于 AI 大模型的自学习能力，可以实 现对设备及系统状态的监测，及时发现异常并制定相应的维护 策略，减少事故发生的概率。  安全风险评估与管理：利用 AI 大模型进行实时监控和数据分 析，提高安全管理的精确性和响应速度，帮助运营方快速应对

能决 策、自动化处理和数据分析的需求。该方案基于先进的人工智能技 术，结合深度学习、强化学习以及自然语言处理等核心技术，能够 实现对多样化数据的实时处理与智能化分析，从而提升企业的运营 效率与决策质量。 项目的核心目标是通过模块化设计和可配置策略，为企业提供 定制化的智能体开发服务。智能体将具备自主学习能力，能够根据 业务需求动态调整其行为模式，并支持多任务并行处理。此外，方 案特 在技术架构方面，DeepSeek 智能体开发通用方案采用分层设 计，主要包括数据感知层、智能决策层和结果输出层。数据感知层 负责从多种数据源中采集信息，包括结构化数据、非结构化数据以 及实时流数据；智能决策层通过机器学习算法和规则引擎对数据进 行分析与处理，生成最优决策策略；结果输出层则将决策结果以可 视化、API 或自动化操作的形式反馈给用户或系统。 为了确保方案的实际应用效果，项目团队将采用迭代开发模 型的有力助手，助力企业在竞争激烈的市场中脱颖而出。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的快速发展，智能体（Agent）在各个领域 的应用日益广泛。从工业自动化到智能家居，从金融服务到医疗健 康，智能体凭借其自主决策、学习和适应能力，正在改变传统行业 的运作模式。然而，智能体的开发与部署仍面临诸多挑战，如复杂 性高、开发周期长、跨领域适应性差等问题。为了应对这些挑 战，DeepSeek 智能体开发通用方案应运而生。该方案旨在为企业

........................................47 3.3.1 深度学习模型.............................................................................49 3.3.2 迁移学习策略................................................... 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 能够及时发出预警，通知相关管理部门快速响应。 4. 数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 新的解决方 案。 人工智能大模型的应用，尤其是在视频智能挖掘方面，展现了 巨大的潜力。通过深度学习技术，这些模型能够从海量的视频数据 中提取出关键的信息，进行智能分析与判别。这种能力不仅能够提 高监控视频的利用效率，还能在发生风险时提供及时的预警，快速 制定应对策略。结合大数据和机器学习技术，我们能够实现对公共 场所和重要设施的实时监控与反应。 近年来，世界范围内发生的多起安全事件引发了政府以及企业

DeepSeek为基座发布新AI教育应用和智能学习硬件，快速抢占DeepSeek模型带 来的AI创新机遇。 代表性教育企业围绕DeepSeek的布局总览 相较于其他通用及垂类大模型，DeepSeek能够得到头部教育企业广泛青睐、激起 抢滩布局，主要得益于其几大特点： l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 逻辑推理能力：DeepSeek在各种类型的推理任务中，模型性能取得全面提 升，能够对以数学、物理为代表的理科科目学习提供更强赋能。 l 多模态能力：据公布，多模态训练后DeepSeek大模型在科学任务、复杂推 理、数学代码等方面的表现均有提升。在学习过程中，DeepSeek的多模态能 力有助于提升图文结合的题目理解、输出多模态内容辅助学习，丰富AI教育应 用场景。 l 开源与低成本：DeepSeek作为开源大模型，开放模型架构、模型参数、技 轮AI教育革新。 二、学而思：DeepSeek为基座，融合九章大模型能力， 实现双协同、生态化布局 2月8日至今，学而思先后将AI学习机、学练机等硬件产品接入DeepSeek，以其深 度思考模式升级产品AI能力，已于旗舰机开启灰度测试并将陆续上线免费智能教育 功能；新发布AI学习应用“随时问”，由自研九章大模型与DeepSeek大模型联合 支持，主打一站式智能化教育。围绕DeepSeek，学而思的AI教育布局呈现出双协

其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型 使之可以像人类一 样学习. 前者的思想出现在后来发展的各类神经网 络如多层感知机、卷积神经网络中, 即离身智能; 后 者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就, 但对于解决 真实世界的问题来说, “具身”的实现仍然是必要的, 与强调从经验中学习并泛化的离身智能方法相比 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模, 可以显著提高其在 少样本学习任务上的表现, 以 GPT-3 (Generative pre-trained transformer 3)[4] 为代表的大语言模型 (Large language model, LLM) 在没有进行任何参

...129 8.1.2 案例二：健康管理平台............................................................130 8.2 从失败案例中学习............................................................................132 8.2.1 失败原因分析...... ..........................151 1. 引言 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 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。 

2 人工智能算法应用..............................................................................22 2.2.1 深度学习模型.............................................................................25 2.2.2 数据处理与分析... 其次，基于实景三维数据，AI 算法能够高效分析和判断铁路沿 线的复杂情况，包括轨道状况、设备运行状态和周边环境变化等。 这种智能分析能力不仅可以支持日常的维护和检修，还能加强对突 发事件的应急处理能力。通过对历史数据进行学习，AI 模型能够逐 步提高其预测和判断的准确性，减少人工干预的需求，降低人力成 本。 此外，实景三维 AI 大模型在支持智慧交通体系建设方面表现 出色。通过与其他交通设施（如信号系统、监控摄像头等）的联 速反应。此外，通过 AI 模型的深度学习能力，可以识别轨道和设 备的微小变形和损坏，从而提前进行维护，防止事故的发生。 总结而言，实景三维 AI 大模型的优势体现在以下几个方面：  高精度三维环境建模，实现全面数字化管理  智能分析能力提高工作效率，降低人力成本  支持智慧交通建设，优化运输调度  动态监测与预警，提高安全保障水平  深度学习技术提升设备维护的前瞻性与精准性