的"风暴眼"。各大细分赛道头部企业如学而思、网易有道、中公教育、希沃等纷纷 抢滩接入DeepSeek-R1大模型，并围绕DeepSeek能力开启软件与硬件业务方向的 智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 成本显著低于其他主流商业大模型及自研教育大模型成本，降低教育企业发展 AI业务的门槛。 在以上能力优势之下，DeepSeek为AI教育的突破发展带来了核心推动力。月狐分 析选取学而思、网易有道为代表，进一步分析教育企业基于DeepSeek开展的新一 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 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 同、生态化特点： 1、突破单一模型局限，将教育垂类大模型与DeepSeek深度融合，结合DeepSeek 拆解复杂问题和语言交互的强

但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用领域上。不同类别的智能体给予应用层面上更多研 发方向，像目前关注度较高的自动驾驶技术、智能电网控制、能源管理等都能被 垂类智能体覆盖。结合多模态大模型，自动化和情感需求类智能体已落地。但商 业化智能体仍需考虑成本问题，由于智能体之间的交互过程可能出现错误循环且 4.4 Character AI ：自研大模型，打造智能体社区 ................................................. 23 4.5 星火智能体：布局智能体平台，发布垂类智能体 ............................................. 24 4.6 SkyAgents：自研模型降低成本 ............. 1.3 Prompt 提示词的艺术 Prompt 是一种基于自然语言处理的交互方式，它通过机器对自然语言的解析，实现 用户与机器之间的沟通。可以理解为是一段给定的文本或语句，用于启动和引导机器学 习模型生成类型、主题或格式的输出。在自然语言处理领域中，Prompt 通常由一个问 题或任务描述组成，例如“帮我写一篇有关人工智能的文章”，“帮我编写一段可以整理 数据的程序”等等。 一个优秀的

DeepSeek 银行部署加速， AI 金融应用迎来跃迁 分析师：闻学臣 执业证书编号： S0740519090007 分析师：王雪晴 执业证书编号： S0740524120003 分析师：苏仪 执业证书编号： S0740520060001 联系人：蒋丹 Email ： jiangdan@zts.com.cn | 证 券 研 究 报 告 | 2 0 2 5 5 . 03 . 1 3 专 业 ｜ 领 先 ｜ 深 度 ｜ 诚 信 中 泰 证 券 研 究 所 n DeepSeek 开源使金融机构能够轻松获得前沿模型能力，且大幅降低部署成本。其通过对训练方式、算法架构和推理方 法 的工程化优化大幅降低了部署成本。近期采用大规模 RL 训练方法的阿里 QwQ-32B 等模型也在缩小规模的同时达到了 DeepSeek R1 671B 的应用效果，有望进一步催生银行落地应用。 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行 智能问答、智能客服、辅助编程、智能办公、智能风控等 中国银行 内部知识服务、辅助编码等 建设银行 智能客服、市场营销、投研报告、智慧办公、智能运营、智能风控等 交通银行 办公助手、客服问答等 邮储银行 研发测试、运营管理、客户营销、智能风控、消费者权益保护等 中信银行 落地代码生成、智能操作等 平安银行 零售风控

践操作产生深远的影响。在技术进步的强大动力牵 引下，需要重新审视并优化应急管理信息化建设路 收稿日期 2023-10-19 录用日期 2024-01-12 国 家 社 会 科 学 基 金（20BZZ037）, 广 东 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目 （GD24XGL075）资助 *通信作者简介 黄欢（1976— ）, 男, 湖南常德人, 硕士, 助理研究员。 基于大语言模型技术的智慧应急应用： 20278/j.jc2.2096-0204.2024.0158 指 挥 与 控 制 学 报 JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL 第11卷 第2期 2025年4月 Vol. 11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 参数 足 够 多 ，模 型 开 始 涌 现 某 些 能 力（emergent abili⁃ ties）[5]，不仅能够理解和生成自然语言，还具有抽象 和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识

数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体 会 故障诊断模块 Al 建模 ( 脚本嵌入 ) 边缘控制器 领域知识 deepseek 数据驱动建模 数 字 孪 生 云 平 台 SCADA 群控软 件 现 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 LeCun 2024 年 11 月 9 日 「通往 AGI 只差最后一步， 2025 年实现 AGI 」 > 通 往 AGI 的道路现已清晰可见； > 当智能和能源极为充足时，物理 学中的所有难题都将得到解决。 DeepMind CEO Demis Hassabis 还有大约 10 年的时间」 > 未来的 Al 系统需要更主动、 更 智能，能够像 AlphaGo 一 样进 年内，人类将迎来 AGI 的时代。 2024 年 10 月 21 日 OpenAI CEO Sam Altman 「我们距离 AGI 我们持续见证着人工智能开发的飞速进展。以下是我们对人工智能经济学的三个观察： 1. 人工智能模型的智能水平，大致与训练和运行它所消耗的资源量 ( 取对数后 ) 成正比。 这些资源主要包括训练所需的算力、数据和推理算力。看起来，只要持续投入资金， 就 能获得持续且可预测的智能提升；

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....................... 内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 其次，在治 况，提供针对性的健康指导和信息。这样一来，患者不仅能更好地 理解自己的病情，还能增强对健康管理的积极性。 生成式大模型在医疗场景的可行应用还包括：  医学文献的自动生成与更新，便于医生获取最新资讯  影像学数据的智能分析，辅助影像科医生做出诊断  健康监测与预警系统，实现对慢性病患者的实时跟踪 在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被

of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084 第 51 卷 第 1 期 自 动 化 学 报 Vol. 51, No. 1 2025 年 1 月 ACTA AUTOMATICA SINICA January, 2025 数更新或微调的情况下, 仅通过文本交互来指定任 务和少样本示例就能很好地完成各类任务 随着大模型的发展, 近年基于大模型的具身智 能工作已经成为研究热点, 各类试图将二者结合的 工作层出不穷. 尽管目前有一些以具身智能为主题 的综述[21−23], 但并未聚焦于大模型. 目前也有综述研 究大模型在机器人上的应用[24−28], 但不同的是, 本文 的内容更倾向于从具身智能的角度介绍二者如何有 机结合, 并加入对模型规划层级的分类探讨. 此外, 由于该领域发展迅速, 在上述论文发布后又涌现出 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; 最后在第 5 节对全文进行总结并提出研究方向. 1 感知与理解 在与环境的交互中, 具身智能通过摄像头、麦

大模型训练与优化。具体而言，项目将处理多源异构 数据，包括但不限于文本、图像、音频和视频等，确保数据的多样 性和代表性。数据处理阶段将采用自动化工具与人工审核相结合的 方式，以确保数据质量。在 AI 模型训练方面，项目将采用深度学 习技术，包括预训练模型（如 BERT、GPT 等）的微调，并结合迁 移学习、多任务学习等策略，提升模型的泛化能力和应用效果。此 外，项目还将设计并实现一套高效的计算资源调度系统，以支持大 规 模型训练层采用 Transformer 架构，具体选用 BERT 或 GPT 等预训练模型作为基础。这些模型在自然语言处理任务中表现出 色，能够有效处理知识库中的语义信息。训练过程中，采用迁移学 习和微调策略，利用预训练模型的参数，通过知识库数据进一步优 化模型性能。训练时使用 Adam 优化器，学习率设置为 0.0001， 批量大小为 32，训练轮数为 10 轮。 输出层根据任务需求设计不同的输出结构。对于分类任务，输 力，因此需要在 训练过程中灵活调整增强强度和类型。可以根据模型的表现，动态 调整增强参数，如在模型过拟合时增加增强强度，或在模型欠拟合 时减少增强强度。此外，还可以结合其他训练技巧，如正则化、学 习率调整等，进一步提升模型性能。通过合理的数据增强策略，可 以有效提升模型的鲁棒性和泛化能力，使其在实际应用中表现更加 稳定和可靠。 3.2.3 数据采样技术 在 AI 大模型训练中，数据采样技术是确保模型能够高效学习

于维护与扩展。 2.1 功能性需求 在人工智能数据训练考评系统的功能性需求分析中，系统需具 备以下核心功能以满足用户的实际需求： 1. 用户管理 o 系统应支持多角色用户管理，包括管理员、培训师、学 员等，不同角色对应不同的权限和功能模块。例如，管 理员可进行用户信息的增删改查，培训师可发布和管理 考评任务，学员可参与考评并查看结果。 o 提供用户注册、登录、身份验证功能，支持第三方平台 点，确定适用的 算法类别。对于结构化数据，常用的算法包括基于树的模型（如决 策树、随机森林、梯度提升树等）以及线性模型（如线性回归、逻 辑回归等）。对于非结构化数据（如图像、文本、音频），深度学 习方法（如卷积神经网络 CNN、循环神经网络 RNN、Transformer 等）通常表现更优。 在选择具体算法时，需综合考虑以下因素： - 数据集规模：大 规模数据适合深度学习算法，而小规模数据可选择传统机器学习算 目 的是将原始数据转化为模型可理解的数值表示。 3. 模型训练与选择：基于提取的特征，使用适当的机器学习模型 进行训练。常用的模型包括： o 分类模型：如逻辑回归、支持向量机（SVM）或深度学 习模型，用于对训练数据进行分类评分。 o 回归模型：如线性回归或神经网络，用于对数据进行连 续性评分。 o 聚类模型：如 K-Means 或 DBSCAN，用于对数据进行无 监督考评。

公 告 个股 研报 行业 研报 利用人工智能语义分析技术，对投研报告进行自劢分析，提取其中结构化结果。 20 分钟 降为 2 秒 全篇公告： 389 页 收购： 1. 分析师：华魏 是否实施：计划 支付方式：发行股份、支付现金 被收购公司：背景久安建设投资集团有限公司 收购比例： 49.85% --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 业链上下游关系。 --- 研报名称：拟全资控股北京久安，增强公司市政工程实力 政策： 1. 分析师：庞琳琳 政策名称：水十条 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：庞琳琳 政策名称：国家推广 PPP 的政策 ---- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 新技术： 1. 分析师：庞琳琳 技术名称： MBR+DF 技术 --- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 --- 研报名称：尘埃落地，水处理巨头再起航 2. 分析师：邵琳琳 定增对象：国开金融 ---- 研报名称：定增入股漳州发展，再度演绎武 控模式 3. 分析师：邵建军 定增时间： 8 月 15 日 募集金额： 61.87 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成 静待业绩释放 4. 分析师：邵建军 发行股数： 1.48 亿股 募集金额： 62 亿元 ---- 研报名称：巨额定增完成