seel 的推理加速能力 一键发起模型部署 推理加速 DeepSeek 模 型 客 户 数 据 训练加速 DeepSeek 联 网 助 手 文档问答 知识摘要 • 模型 + 训练平台 + 应用构建 平台 全链路能力。 • 提供从训练——推理——应 用的一站式丝滑服务体验 • 全面接入 deepseek 模型 大模型工具链支持大模型研发至应用全栈技术

等进行自监督学习。 AI 运维智慧体面临更高要求：文本、图片、语 音 Prompt ：以上日志怎么理解？ Prompt ：系统是否有异常？ Prompt ：帮我分析一下根因 Prompt ：把上述内容做个摘要报 告 Prompt: 根据该图分析系统 流量变化趋势？ Response: 该图片描述了项 目 & 文档 & 开发视图页面每 月 的使用趋势。其中横坐标 为 一天中的各个时间，纵坐 标

多轮对话 上文关联 应用性 语言生成 语言理解 安全性 违规识别 有害识别 准确性 准确率 稳定性 语音识别 用语规范 逻辑推理 隐私处理 召回率 语音生成 接口服务 摘要总结 诱导防护 覆盖率 · · · · · · · · · · · · · · · 营销服务应用 营销话术优化 客服话术推荐 综合规划配置 营销素材设计 合规风控应用 智能核保 智能理赔 实时质检

目标检测与跟踪：通过深度学习模型识别视频中的人、车等目 标，并对其进行实时跟踪。  行为识别：能够分析目标的行为模式，识别出可疑行为或异常 事件，例如打斗、盗窃或聚众斗殴等。  事件抽取：从视频中提取出事件信息，生成事件摘要，包括时 间、地点、涉及人员等关键信息。  情感分析：通过对人员表情和行为的分析，判断事件中涉及人 员的情绪状态，辅助事件分析。 数据应用与展示功能同样至关重要。系统应提供友好的用户界 存储需求。视频数据应根据录制时间、地点和事件类型进行分 片，便于检索和管理。 2. 元数据管理：针对每一段视频，系统应生成相应的元数据，包 括视频时长、分辨率、拍摄设备、拍摄地点、事件标签以及视 频摘要等。这些元数据将以数据库的形式存储，以支持快速索 引和查询。 3. 分析结果存储：视频智能分析结果需要进一步存储，以便于后 续的查询和分析。这些结果包括识别出的物体、场景变化、事 件触发记录 度学习模型，准确分类并报警处理。 3. 事件自动识别：系统可以设定特定事件的检测规则，如交通事 故、火灾、入侵等，通过 AI 算法识别并自动告警，减少人力 监控的负担。 4. 剪辑与摘要生成：从长时间的视频流中提取核心信息，根据事 件的时间线生成简洁的摘要，以便快速审阅。这种功能对于后 续的调查和事件回顾极为重要。 5. 数据关联分析：结合视频数据与其他传感器数据，进行多维度 分析，提供更全面的情况判读。例如，通过结合视频监控与社

加密技术、入侵 检测、病毒查杀、安全审计等多种功能，构建起一道坚固的防线，确保信息资产的安全性和隐私性。这类软件不仅能够实时监控和防御潜 在威胁，还能在事件发生后进行响应和恢复，最小化损害。 摘要 智能软件研发行业专注于开发和应用AI技术，提供智能化解决方案以提升业务效率、优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨 领域应用。中国在此领域展现出强劲实力，推

体验外部模型最新技术成果；客户全景洞察实现了内外部客户数据的深度融合，支持快速 查询企业工商、评级、合作、舆情等多维度全景信息；文档智能问答支持在通识问答的基础 上，与公司内部文档和数据充分融合，做总结、提摘要、会分析；AI搜索可以进行全网信息 实时检索，总结归纳整理答案；多模态实验室支持AI画图、AI识图、语音克隆、语音识别，通 过声音、图像等多模态方式不断扩展公司GPT应用范围。 �� 图13 图13 国寿投资GPT （B）投资研究与客户洞察 利用大语言模型的语义分析、智能识别等多种技术，对多源、异构的研究资料进行智 能化解析与融合，快速识别热点信息，进行研报行业的自动归类和摘要的自动生成，提高 投资研究工作质效；同时在客户维度进行内外部数据的归集和融合，实现客户行业、评级、 舆情、商机、合作等数据的穿透式管理和智能化分析，持续提高客户研究洞察力。 �� ② 多业务领域赋能 Line 等应用自主与客户和潜在客户互动以生成潜在客户。该 GenAI 解决方案简化了 销售流程、提高了代理效率并提供了有价值的客户洞察。此外，它还使销售经理能够有效 地管理和指导销售代理，通过查看电话摘要和快速审查记录来提高代理的销售技巧，最终 5.2.6 第一生命 提高第一生命的整体销售业绩和客户体验。目前已在日本的6家分公司得到了应用。 ��� 好事达保险（Allstate）在其客户服

首先，数据去重的核心步骤是定义重复数据的标准。通常情况 下，重复数据可以分为完全重复和部分重复。完全重复是指两条或 多条记录在所有字段上完全一致，而部分重复则是指记录在关键字 段（如标题、作者、摘要等）上高度相似，但某些次要字段可能存 在差异。因此，需要根据数据的特点和应用场景，明确哪些字段是 去重的关键字段。 在实际操作中，数据去重可以分为以下几个步骤： 1. 数据加载与初步筛选：从原始数据源中加载数据，并根据预先 或 Perplexity 等指标。BLEU 通过计算生成文本 与参考文本之间的 n-gram 重叠来评估生成质量，常用于机器翻译 任务；ROUGE 则通过计算召回率来评估生成文本的覆盖率，适合 摘要生成任务；Perplexity 则通过计算模型对测试数据的似然性来 评估生成模型的整体性能。 在实际应用中，往往需要综合多个评估指标来全面衡量模型的 性能。例如，在推荐系统中，可以结合 NDCG、召回率和覆盖率来 对误差敏感或对异常值不敏感的场景 多标签分类 mAP 目标检测、图像分类等多标签任务 排序 NDCG 推荐系统、信息检索等排序任务 自然语言生 成 BLEU、ROUGE、Perplexity 机器翻译、文本摘要等生成任务 图像生成 IoU、F1 分数 图像分割、目标检测等视觉任务 通过合理选择评估指标，并结合实际业务需求进行调整，可以 确保模型训练方案的科学性和可操作性，从而为后续的模型优化和 应用提供可靠的数据支持。

据结合， 预测股价走势。 实体识别技术则用于从文本中提取关键信息，如人名、公司 名、日期和金额等。这在合同审查和风险管理中尤为重要。例如， 系统可以自动识别合同中的关键条款和潜在风险点，生成摘要报 告，供法律团队参考。 语义搜索技术允许用户在庞大的金融文档库中快速找到相关信 息。与传统的基于关键词的搜索不同，语义搜索能够理解用户的查 “ ” 询意图，返回更准确的结果。例如，用户输入 我的账户余额是多少？ 或 最近的信用卡交易有哪 ” 些？ ，系统会直接从数据库中提取信息并生成回答。  情感分析：实时监控市场情绪，预测股价走势。  实体识别：自动提取合同中的关键信息，生成摘要报告。  语义搜索：快速查找相关金融文档，提高信息检索效率。  自动问答：实现自然语言交互，提供准确的金融信息。 通过这些技术，DeepSeek 不仅提高了金融银行的工作效率， 还增强了

理和分析复杂的 数据结构。例如，Transformer 架构已经被广泛应用于这一领域， 其自注意力机制使得模型能够高效地捕捉不同输入元素之间的关 系。这种能力使得生成式模型在处理医疗记录、病历摘要和患者交 互等任务时，能够更精准地理解和生成相关信息。 其次，AI 生成式大模型在医疗领域的应用形式多样。例如，它 可以用于患者病历的自动生成，在医生输入关键信息后，模型能够 输出完整的病历 信息。因此，AI 生成式大模型可以在数据整理和分析方面发挥重要 作用，实现信息的自动整理、归类和提取，从而提高医疗决策的效 率。例如，通过自然语言处理技术，医生可以快速获取患者过往病 历的摘要，辅助其作出临床决策。 其次，医疗行业对个性化医疗服务的需求逐日增加。传统的医 “ ” 疗模式往往是 千人一方 ，而基于 AI 生成式大模型的个性化医疗能 够综合患者的遗传信息、生活习惯、疾病历史等因素，生成个性化

在合同归档与查询方面，DeepSeek-R1 通过建立智能合同数 据库，实现了合同文本的快速检索与分类。用户可以通过关键词、 合同类型、日期等多种方式快速定位所需合同，极大地提高了信息 检索的效率。同时，模型能够自动生成合同摘要，帮助用户快速了 解合同的核心内容。 最后，DeepSeek-R1 在合同争议解决中也发挥了重要作用。 当合同双方出现争议时，模型可以通过对合同条款和相关法律法规 的深度分析，提供争议解决的建议方案，帮助双方快速达成共识，