1.3 DeepSeek 技术简介及其在审计中的潜力 DeepSeek 作为新一代大语言模型（LLM）技术平台，其核心 优势在于多模态数据处理、复杂逻辑推理和行业知识融合能力。该 技术采用混合专家模型（MoE）架构，通过万亿级 token 的审计行 业语料预训练，在会计准则、税务法规、风险识别等垂直领域展现 出超过 85%的准确率。其知识截止 2023 年的特点，确保了在审计 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 期间的高强度作业，实测显示审计团队在连续工作时长超过 8 小时 后，AI 辅助下的工作错误率仍能控制在 2%以下，显著低于人工操 作的 7%基准值。 流程优化效果可通过以下 mermaid 图呈现： 技术部署建议采用混合云架构，核心数据保留在本地审计系 统，通过 API 调用云端模型能力。某会计师事务所的实践表明，这 种模式可使每 TB 审计数据的处理成本从传统方案的 3200 元降至 800 元，且满足三级等保要求。未来 14 天缩短至 2.8 小时。这些需求直接指向需要构建具备自然语言处理、多维关联分 析和自动化工作流能力的智能审计系统，而 DeepSeek 的技术架构 恰好能填补现有技术栈的关键缺口—— 其混合推理引擎在测试中实 现了 93.6%的凭证异常检出率，同时将单项目人工复核量降低 62%，这为突破当前审计效率天花板提供了切实可行的技术路径。 2.2 传统审计方法的局限性 传统审计方法在长期实践中形成了以抽样检查、人工复核和规

数据新鲜度 客户画像同步 1200 210 <0.1% 5 ≤ 分钟 工单意图识别 800 150 <0.05% 实时 销售预测批量计算 200 1800 <0.2% 1 ≤ 小时 系统集成拓扑采用混合部署模式，客户敏感数据存储于本地化 CRM 数据库，通过专用数据管道向云端 DeepSeek 模型服务推送 脱敏特征数据。实时交互类场景部署边缘计算节点，将模型推理延 迟控制在 100ms 以 ecs.ebmgn7e.16xlar ge 58.2 35 QPS AWS p4d.24xlarge 72.5 50 QPS 华为云 p1s.16xlarge 49.8 28 QPS 建议采用混合部署架构： 1. 前端接入层部署在公有云，利用弹性伸缩组应对流量峰值 2. 模型推理层通过专线连接企业私有云，确保客户数据不出域 3. 向量数据库采用分布式部署，跨 3 个可用区保证 99.95% 核心功能实现方式 1. 语种自动检测 - 基于 DeepSeek 的 NLP 模型分析客户输入的文本特征（如字符 集、高频词汇），识别语种准确率可达 99.2%（支持超过 100 种语 言）。 - 对混合语言文本（如中英混杂）采用分层分词技术，优先匹配高 频语种。 2. 实时双向翻译 o 采用上下文感知翻译引擎，保留行业术语一致性（例如 ” 金融领域的 FICO score” ” ” 统一译为

帮我找个人来家里打扫卫生 [ 打车 ] 肯德基到公司 查一下附近卖麻小的餐厅 预约保洁阿姨上门 相同意思 多种表达 多轮 交互 相同表达 多种意思 口语 表达 网络 流行语 表达错误 和纠正 混合 多任务 了解用 户习惯 语音识别 的错误 更好的 用户体验 更高的 用户活跃度 更多的 高质量数据 • HI 的介入使得对话系统更加可 靠 • 由 Embed 、 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 • 现阶段，聚焦场景、人机混合的智能助理产品更有用户和商业价 值 The future is already here, ——it’s just not evenly distributed. THANKS

+运营”的多维智能升级，学而思有望 加速迭代升级产品服务，推动K12教育业务的全面AI化，进一步巩固行业头部地 位。 学而思围绕DeekSeek的AI教育布局情况 三、网易有道：融合底层技术构建混合架构，升级全线 产品、创新AI原生学习硬件 2月6日，网易有道宣布旗下有道小P、Hi Echo、有道词典、QAnything、有道智 云等产品全面接入DeepSeek推理能力进行升级，深化AI技术与教育场景的结合； 易有道通过将全产品 线接入DeepSeek、加速智能硬件创新，推动AI教育场景的深化与成本优化。 1、底层技术融合：构建DeepSeek-R1的通用智能推理能力与自研教育垂类大模型 “子曰”结合的混合架构，以提升复杂场景的AI教育能力精准度，并打造了基于 DeepSeek的多模态应用。 2、全线产品线接入：软件端，网易有道AI学习类App接入DeepSeek，以其深度思 维优势提升AI教育能力

Deepseek-V3仍是基于Transformer架构的模型，是 一个强大的混合专家（MoE）模型，总共有 671B 个 参数，生成每个token时激活 37B 参数 • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） 过大规模强化学习（RL ）训练的模型，没有监督微调（SFT）作为初步步骤， 展示了卓越的推理能力。通过强化学习，R1-Zero自然 而然地出现了许多强大而有趣的推理行为；但是，遇到 了可读性差和语言混合等挑战 • DeepSeek-R1：为了解决这些问题并进一步提高推理 性能，DeepSeek团队引入了 R1，它在RL之前结合了 多阶段训练和少量冷启动数据。R1在推理任务上实现 了与OpenAI-o1-1217相当的性能

.......................................................................................... 12 图 7 混合模式运行示意图 ........................................................................................... 间接蒸发冷却机组为整体式，在数据中心现场安装风管、水管及配电后即可投入使用， 机组有三种运行模式，干模式：仅风机运行，完全采用自然冷却；湿模式：风机和喷淋水泵 运行，利用喷淋冷却后的空气换热；混合模式：风机、喷淋水泵、压缩机同时运行。 控制逻辑及制冷原理介绍： ①干模式：在室外干球温度≤ 16℃，仅需要开启直流无刷 EC 风机，通过室外新风与 室内空气交叉换热，利用自然冷源进行制冷，从而达到节能目的。 而达到节能的目的。其中，喷淋效率高达 90%，且水泵功耗远小于压缩机功耗。 图 6 湿模式运行示意图 ③混合模式：随着室外温度进一步升高，湿球温度＞19℃，进一步开启直流变频压缩机、 电子膨胀阀等关键节能器件，根据负载需要，自动调整压缩机频率，实现高效节能。 图 7 混合模式运行示意图 三种运行模式可以结合气象参数和机组自身的特性曲线，结合智能控制，进行寻优调节， 达到节能的目的。

重要。常见的数据库类型包括关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra）以及图数据库（如 Neo4j）。对于知识 库数据，通常建议采用混合存储策略，结合多种数据库类型的优 势。 首先，对于结构化数据，如实体、属性和关系，关系型数据库 是理想选择。它们支持复杂的查询操作，并且通过事务管理可以确 保数据的一致性和完整性。例如，PostgreSQL 利用多 GPU 或 TPU 集群进行并行计算，以缩短训练时间。 在模型优化方面，常用的技术包括学习率调度、梯度裁剪、正 则化等。这些技术能够有效防止过拟合，提升模型泛化能力。此 外，可以采用混合精度训练（Mixed Precision Training）来加速 训练过程，并减少内存占用。对于超参数调优，可以采用网格搜 索、随机搜索或贝叶斯优化等方法，以找到最优的参数组合。 最后，模型 预训练模型微调：基 于开源预训练模型（如 Hugging Face 提供的模型），在特定数据 集上进行微调，以快速适应业务需求。 - 模型融合：对于复杂任 务，可结合生成式和判别式模型的优势，构建混合模型架构。 表 1 总结了不同模型类型的适用场景及技术特点： | 模型类型 | 适用场景 | 优势 | 局限性 | |—————-|————————| ——————————————-|—————————–|

新 和市场拓展，在自然语言处理和大型语言模型方面取得了显著进展，在国际市场上获得 了 广泛认可。其中： ● DeepSeek-V3 是在 14.8 万亿高质量 token 上完成预训练的一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 6710 亿参数（激活参数 370 亿）。作为通用大语言模型，其在 在知识类任 务（知识问答、内容生成等）领域表现出色。 ● DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 能力加持，搭建精准的知识问答应用 复杂文档解析、切分、检索、推理、生成准确率保持领先 高准确的综合检索能力 上线基于 LLM 的 embedding 模型，多文档信息召回率从 85% 提升到 92% ；混合检索 +Text2SQL 能力，提升超大表格单表 检索及跨表检索准确率， SQL 执行准确率 80%+ Query “ 非智能且在售，并且一级分类是 天棚灯的产品包含哪些 ” 通过 SQL

最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 Windows、Linux 等主流操作系统。在云环境部署时，系统应支持 公有云、私有云和混合云等多种部署模式，确保在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 性能需求 为确保人工智能数据训练考评系统在实际应用中能够高效稳定 运行，系统性能需求需得到充分满足。首先，系统应具备高并发处 模块化设计：松耦合架构，便于独立升级  分布式部署：支持容器化和动态资源管理  开放 API 接口：标准化协议，支持外部系统集成  插件机制：允许用户开发自定义功能模块  可扩展数据库：混合存储方案，支持数据分片和负载均衡 最后，系统应具备良好的监控和告警机制，及时发现和解决扩 展过程中可能出现的性能瓶颈或故障问题。通过引入日志分析工具 （如 ELK Stack）和性能监控平台（如 Pickle）， 以满足不同部署场景的需求。 为了提高训练效率，系统还提供以下优化功能： 1. 数据增强：集成常用的数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻 转等），提升模型的泛化能力。 2. 混合精度训练：支持 FP16 混合精度训练，减少显存占用并加 速训练过程。 3. 梯度累积：当显存不足时，支持梯度累积技术，通过多次小批 量数据更新梯度。 4. 并行化处理：支持多进程数据加载与预处理，减少 I/O