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  • pdf文档 2025年智算服务案例集-全球计算联盟

    智算服务案例集 全球计算联盟 智能计算产业发展委员会 1 编写单位(排名不分先后) 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电 中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 上海天数智芯半导体股份有限公司、河南昆仑技术有限公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员(排名不分先后) 马季春 王曼 施晶峰 王月 张建峥 赵以爽 杨军刚 杨伊鸣 郭光鑫 吴茜 梁宇 栋 马凤鸣 党朝志 赵金辉 陈常水 颜万瑞 吴涛 顾剑波 谈儒猛 夏冬 胡铭珊 孙东旺、熊家振、许轶 : 全球计算联盟”。 1 序 智算服务推动智算产业纵深发展 数据爆发式增长、算力不断跃迁、AI 算法和大模型持续演进带领我们进 入一个万物重构和万物智联的新时代。算力和 AI 是引领这一时代发展的最核心 的双引擎,是支撑数字建设和数字经济运行的关键要素。 智算建设如火如荼,但唯有建好、管好、用好算力,提供极致的智算服 务,构建稳健高效的算力平台,才能将算力转化为驱动创新的价值源泉,持续
    10 积分 | 28 页 | 2.59 MB | 4 月前
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  • pdf文档 2025年大模型一体机服务商研究报告-亿欧智库

    报 告 ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ◆ ◆ ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125) ©亿欧智库-陈皓 (79125)
    20 积分 | 16 页 | 3.57 MB | 10 月前
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  • pdf文档 CAICT算力:2025综合算力指数报告

    近年来,AI 技术迅猛发展,算力作为数字经济的基础资源,其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代,这不仅影响着科技领域的演进, 更深刻地改变着社会的方方面面。目前,国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作,综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺,相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透,算力赋能数字经济社会的效能,不仅仅取决 于算 潜力尚待充分挖掘,亟需通过深化一体化算力网建设,强化统筹协 同与动态优化能力;全面提升算力供给质效,加速推动结构的迭代 升级;夯实存力运力底座,促进“算存网”协同演进;构建绿色低碳 体系,加速基础设施绿色升级;深度开展融合创新实践,助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状,挖 掘各地区综合算力发展问题,并给出发展建议,为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考,为数字中国建设实现跨越式发展 .............. 36 (一)深化一体化算力网,强化统筹协同与动态优化.................................. 36 (二)提升算力供给质效,推动结构迭代升级.............................................. 37 (三)夯实存力运力底座,促进“算存网”协同演进.........................
    20 积分 | 54 页 | 4.38 MB | 6 月前
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  • ppt文档 从大模型、智能体到复杂AI应用系统的构建(61页 PPT)

    智能体 (AI Agent) 是大模型 (Brain) 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三: 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 , 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ,直接影响国家产业安全战略决策与创新资 造 新 质 生 产 力 的 重 要 抓手 行业知识更深 业务流程更深 产业网链大模型 招商服务 技术分析 情报服务 产业研究 知识问答 报告生成 面向产业创新领域, 以通用中文大模型为基座, 注入数十亿海量产业数据和数百个产业链知识图谱, 结合工具集、 知识库和指令微调训练得到产业网链大模型 。 • 底层拥有强大的产业数据和知识图谱数据,避免产业基础能力不足; • 实现智能化、精细化的产业治理模式,推动产业创新与发展, 加强产业创新生态完善; • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ,提升服务效率,降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型 人才库 3000 万 + 专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿
    20 积分 | 61 页 | 13.10 MB | 6 月前
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  • pdf文档 埃森哲报告:AI赋能保险,三大应用场景如何重构价值链?pdf

    推动保险公司的 发展,帮助他们持续地盈利。动脉网(微信号:vcbeat)编译了埃森哲发布 的“AI+保险”行业报告,该报告的重点包括: •人工智能将帮助保险公司重新规划现有流程,设计创新产品,提升客户体验; •保险公司必须采取合适的战略,来更好地管理人力资源; •保险公司应该改变现有工作方式,包括采用 RPA(机器人流程自动化)以及智 能决策支持系统; 2 •保险公司 保险科技初创企业也意识到了这些技术的重要性,许多公司都将人工智能作 为战略核心,他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况,结果显示,2014 至 2016 年间,与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率,利用智能自动化和数据分析实现 产品创新,保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 法需要人工监督。事实上,根据埃森哲的研究,68%的保险公司高管预计, 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术,就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 顶级的技术人才,让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 保险科技的研究发现,三分之一的保险公司认为,“缺乏智能技术的专业人才”
    10 积分 | 11 页 | 422.61 KB | 6 月前
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  • pdf文档 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 平得到了较大提高,例如,视频识别技术应用在安 全监管中实现的安全生产风险智能监测预警,无人 机及快速建模技术在应急救援中实现的灾害环境智 能感知等。这些技术侧重外部世界数据的收集和处 理,加强了系统的视觉、听觉和触觉等感知能力,使 得应急系统能够及时捕捉外部环境变化。按照机器 智能水平由低到高的 4 个层次:数据智能、感知智 能、认知智能和自主智能[22],应急系统的智能水平达 到了感知智能这一层次。 从认知智能层次来看,当前系统思维能力不足, 和不同的应用场景之中传播。应急管理知识创新依 赖于这样一个开放的知识生产网络,网络中节点联 结密度影响了知识的传播、积累以及最终解决复杂 问题的能力,是影响知识创新能力的关键变量。 利用大语言模型技术建设应急管理知识生产网 络中的超级节点,将各领域的行业专家、各学科的 专业学者、各应急部门的专业人员等各类应急知识 生产者有机联合起来,参与每一轮问题解决中,最 大化网络中节点联结密度,超越跨学科知识生产中 知识生产场所和应用场景的物理局限,实现知识生
    20 积分 | 8 页 | 3.21 MB | 6 月前
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  • pdf文档 算力与场景双驱动,智能软件研发进入“平台 服务”融合新阶段 头豹词条报告系列

    借强大的经济实力与浓厚的科技创 新氛围,为软件企业的蓬勃成长提供了得天独厚的环境。 下 产业链下游环节分析 6 招商银行股份有限公司 中国工商银行股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 浙江网商银行股份有限公司 中国银行股份有限公司 山东第一医科大学附属省立医院(山东省立医院) 爱尔眼科医院集团股份有限公司 北京和睦家医院有限公司 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 未来智能硬件出货量增加将带动对与之配套的智能软件的需求增长,从而推动智能软件研发行业市场规模增长。 智能硬件设备的普及与多样化,正不断拓展智能软件的应用场景。智能家居设备依赖于智能家居控制系统软件进行高效管理,而智能汽车则需智 能驾驶辅助系统软件提供有力支撑。这些新兴应用场景的涌现,为智能软件研发行业开辟了更为丰富的市场机遇。未来,伴随人工智能的演进与 智能家居体系的优化,中国智能家居行业将持续发展。预计至2026年, 极融入主流大型语言模型,通过统一认证、模型调试等措施,有效管理登录认证、计费、审查日志及监控等功能,并将其与核心产品线如 WPSOffice、金山文档、WPS365深度融合,为用户提供前沿的数智化办公解决方案。截至2023年12月31日,金山办公主要产品月度活跃设备数 达5.98亿,同比增长4.36%,年度付费个人用户数增至3,549万,同比增长18.43%。AI技术,尤其是大型语言模型的应用,通过减轻开发者的手
    10 积分 | 18 页 | 5.48 MB | 9 月前
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  • pdf文档 2025年以计算加速迈进智能化未来-IDC新一代云基础设施实践报告

    以计算加速迈进智能化未来 ⸺IDC新一代云基础设施实践报告 趋势:云服务能力持续跃升,加速企业数智化转型与创新 01 目录 1.1 技术全面升级,为复杂的企业在线业务提供保障 1.2 软硬一体协同优化,应对AI时代激增的数据冲击 1.3 持续的融合创新,助力企业的国际化布局 挑战:企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所做的数字化进程与业务成果调研中,应用的可用性、综合安全性、应用的性能等都成为企业 核心关注的目标。 趋势:云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计,云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB,����年将翻4倍,达到228.9ZB,����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1 全球云数据中心数据增长,2024-2029 一 方面,为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要,云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能:云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果,大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率,这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击:云服务商通过采用更高性能的存储设备和更高效的存储架
    10 积分 | 27 页 | 5.31 MB | 9 月前
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  • pdf文档 大模型技术深度赋能保险行业白皮书151页(2024)

    仅深刻改变了人机交互的方式,更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察,都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》,则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业,这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 向实际应用,从概念验证进入规模化部 署的关键阶段。因此,本年度《大模型技术深度赋能保险行业白皮书》的编写,不仅是对过 去一年技术发展的总结与回顾,更是对未来应用前景的展望与规划,旨在为保险行业的智 能化转型提供技术参考和实践建议。 白皮书基于阳光保险的大模型落地实践经验,深入剖析了大模型技术在保险行业的落 地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 · · · · · · · · · · · · 27 2.1.1 保险业面临前所未有的挑战· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 2.1.2 数智化转型是解决之道及不二选择· · · · · · · · · · · · · · · · 28 2.2 国内外相关政策分析· · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·
    20 积分 | 151 页 | 15.03 MB | 6 月前
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  • word文档 审计领域接入DeepSeek AI大模型构建Agent智能体提效设计方案(204页 WORD)

    15-20%的速度递增(PwC 行业基准数据),但审计质量关键指标 却呈现下降趋势。监管处罚案例中,有 83%涉及传统方法未能识别 的数字化风险(SEC 2021-2023 年处罚分析)。这迫切需要通过智 能体技术重构审计作业模式,将人类专业判断与机器处理能力有机 结合。 2.3 构建智能体提效方案的核心目标 构建智能体提效方案的核心目标是通过深度集成 DeepSeek 的 先进 AI 能力 模型构建审计问答系统,在 2000+审计工作底稿上微调,实现: 审计语义分析增强 1. 构建审计领域本体库,包含: - 500+财 务舞弊模式的特征短语 - 3000+ 会计准则条款的语义关系网 - 200+ 典型管理建议书的模板结构 2. 实施上下文敏感的文本分类: - 合同条款风险等级预测(F1=0.89 ) - 管理层声明书的情感倾向分 析(准确率 91.2% 每周自动更新训 练数据,动态调整行业基准参数;第二,设置误报反馈通道,审计 师标记的误判案例会自动加入模型再训练样本;第三,对检测出的 异常交易自动生成结构化报告,包含交易链路图谱、关联方关系网 和同类案例参考。测试数据显示,该方案可使异常交易发现效率提 升 6.8 倍,同时将人工复核工作量减少 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中,DeepSeek 智能体通过实时监测审
    10 积分 | 212 页 | 1.52 MB | 6 月前
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