项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... ........................................................................................11 2. AI 生成式大模型概述..................................................................................12 2.1 定义与特点 ........................................................................................15 2.1.1 生成式模型概念.........................................................................16 2.1.2 大模型的优势......

3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建 GPT 3.5 辨别式 AI 对现有内容进行分析、分类、判断、预测 客户流失预测 生成式 AI 自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容 短视频片段 广告视频 多模态生成 相对通用的人工智能 一个大模型解决多个问题 客户分群 新闻聚类 广告定向 社区发现 文生图 文生视频 语音与对话 影视与广告 文章报告 问答内容 人像写真 广告图片 样例代码 测试用例 视频生成 分类 聚类 回归 文本生成 语音生成 代码生成 图像生成 Multi-task Language Understanding on MMLU Source: https://paperswithcode.com/sota/multi-task- 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ Test-Time Scaling ） 、强化学习、蒸 馏 等技术，大模型的推理能力不断增强。 o3 通过模拟推理技术，能够暂停并反思自

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 公司，如阳光、人保、平安 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元年”，在这一年里，中国见证了超过200个大模型的竞相涌 现，正式拉开了“百模大战”的序幕。这一年标志着大模型技术的飞跃式发展，行业格局与 趋势瞬息万变，整个领域经历了前所未有的百花齐放与创新浪潮。 大模型技术在数据积累、算力支撑、模型精进及应用拓展四大维度上，均实现了显著 突破。合成数据的应用，有效克服了现实世界数据在获取难度、规模限制及多样性不足等 方面的挑战；图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）等高性能计算硬件的飞速发展， 为算力提升提供了强有力的保障；多模态模型的突破性进展，打破了传统人工智能（AI）技 术界限，实现了信息处理能力的全面升级；视频生成模型的显著进步，更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发

................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成................................................................................................... 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT

2011-2012 ：今晚看啥联合创 始人 . 2013-2015 ：百度资深架构 师 . 2015 至今：来也联合创始人 &CTO 个人简介 胡—川 让每个人拥有助理 六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 - 交互 - 咨询 - 任务完成，实现交易闭环 • 日均需求会话数超百万， AI 交互占比 98% • 对接超过 150 个服务商，日程 AI 准确率 99% • • 维护对话状态并决定系统动作 • Natural language generation (NLG) • 根据系统动作生成自然语言 • Text-to-speech synthesis (TTS) • 基于自然语言生成语音信号输出 任务型对话系统的架构 User Input NLU Dialog State 帮我订张机票 什么是人工智能？ s 种不同的对话类 型 检索式的闲聊对话系统 [Zhou 2016] 生成式的闲聊对话系统 [Huang 2016] • 通常以来自互联网的大量句对作为训练数据 • 有检索式和生成式两大类方法 • 检索式的方法效果可控，但缺乏多样性 • 生成式的方法使用更灵活的框架，可以对生成的对话进行 更 好的控制 闲聊型对话技术小结 机器人需要有不同的情感

考评结果分析......................................................................................82 6.4 考评报告生成......................................................................................84 7. 系统安全设计 ....................................................................................99 8.3 并行计算与分布式处理.....................................................................101 8.4 性能监控与调优............. 为实现上述目标，系统将采用以下技术架构： - 数据处理模块: 集成了高效的数据清洗和标注工具，支持批量处理 和实时更新。 - 模型训练模块: 提供多种训练算法和参数优化功能，支持分布式训 练，提升训练效率。 - 考评分析模块: 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3

.62 7. DeepSeek-R1 在招投标管理中的应用.......................................................63 7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化.... 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 的成本预测，减少预算偏差。  风险评估：利用大数据分析技术，识别潜在的风险因素，提供 风险管理建议。  自动化报表生成：自动生成各类造价报表，减少人工操作，提 高报表的一致性和准确性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着 数据的不断积累和模型的使用而持续提升其预测精度。  数据处理能力：DeepSeek-R1

根据输入的 指令和环境图像, 生成一系列动作计划. 研究人员 在多个公开的机器人数据集上进行实验, 结果表明, GPT-4V 能够有效地利用自然语言指令和视觉感知 生成详细的动作计划, 且这些计划与真实世界的演 示视频具有高度的一致性, 展现出 GPT-4V 在具身 智能中的潜力. ViLA[30] 同样引入了 GPT-4V, 通过将视觉信 息直接融入推理和规划过程中来生成一系列可执行 步骤. 此外 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解, 并调整 后续的行动步骤. 例如, 如果第一次行动没有完全 达到预期的效果, ViLA 可能会生成一个新的行动 步骤来纠正或完成未完成的任务. 通过这种以多模 态大模型提供实时反馈的设计, ViLA 能够自然地 利用视觉反馈来实现闭环规划, 使得机器人灵活地 适应环境变化, 并有效地执行长期任务 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 状态观察反馈给大语言模型, 以便生成后续的文本 或动作标记, 使得 MultiPLY 能够灵活地在抽象表 示和详细的多模态信息之间切换, 以适应不同的交 互任务. 1.2 多模态环境建模 一些工作利用多模态大模型对环境进行建模

2 超参数调优.................................................................................73 3.3.3 分布式训练策略.........................................................................75 3.4 模型评估与优化........ 数据标注与结构化：基于业务需求，对非结构化数据进行标注 和结构化处理，形成可被模型直接利用的知识库。  模型训练与优化：采用分布式训练架构，结合超参数调优和模 型剪枝等技术，提升模型的训练效率和性能。 在技术选型上，项目将优先采用开源的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）和分布式计算平台（如 Kubernetes、Spark），以确保方案的灵活性和可扩展性。同时， 项目将注重数据安全与隐私保护，通过数据脱敏、加密传输和访问 数据采集模块：支持多源异构数据的自动化采集和整合；  数据清洗模块：提供多种数据清洗算法，确保数据质量；  数据标准化模块：统一数据格式，方便后续处理；  数据存储模块：采用分布式存储技术，支持大规模数据的高效 存储；  数据检索模块：实现高效的分布式检索，满足实时查询需求。 通过上述模块的集成与优化，本方案将显著提升知识库数据处 理的效率和准确性，为 AI 大模型的训练提供高质量的数据支持。 最终，该

在建筑及能源行业的应用趋势和技术方法 汇报人：赵阳 浙江大学能源学院制冷与低温研究所 2025.2.14 报 告 提 纲 临近奇点： AGI 将带来颠 覆 结论和展望 DeepSeek 等带来的新范 式 大语言模型应用的科研案例 能源领域传统 Al 发展困 境 当下 Al 到了哪种程 度 John J.Hopfield Geoffrey E.Hinton "for foundational 了总体实施成本。 DeepSeek 支撑范式突破：实现能源人工智能个 性 化方案的 "3 D 打印 "! 26/30 大模型的特性： · 工程化产物：大模型是基于现有技术的“大工业流水线式”工程化成果 · 柔性 制造：在实现智能化的过程中，需要更灵活的开发与部署方式 实现的关键： · 工程化要求：需要熟练的工程实现人员参与，确保模型从实验到生产的平稳过渡 · 高投 均值和标准偏差 X7 系统可能存在的状态选项 X8 回答格式要求 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 42/80 基于模板格式，自动填充相应内容，批量化生成用于大语言模型故障检测与诊断的提示词 from openai import OpenAI client=OpenAIO client.files.create( file= open "fine-tune