谁是第一个登 上月球的人 请告诉我独角兽 的历史起源 尤里 · 加加林是第 一 个登上月球的人。 独角兽被记载在大 约公元前 10000 年 漫 游亚特兰蒂斯平 原， 它们经常与皇 室联 系在一起。 模型的回答与事实不符， 因为尼尔 · 阿姆斯特朗 才是第一个登上月球的 人，而尤里 · 加加林是 第一个进入太空的人。 模型的回答是虚构的，因 CodeInterpreter() Search() ...more 记忆 智能体 行动 Short-term memory Long-term memory 规划 工具 第一步：智能体进行任务拆解，首先调用 CollectLinks 工具从搜索引擎进行搜索并获取 Url 地址列表 https://cloud.tencent.com/developer/article/2422923

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 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14 呈现以下梯队情况：第一梯队公司有科大讯飞股份有限公司、用友网络科技股份有 限公司、上海宝信软件股份有限公司等；第二梯队公司有中国软件与技术服务股份有限公司、北京金山办公软件股份有限公司、金蝶软件（中 国）有限公司等；第三梯队有北京超图软件股份有限公司、浪潮软件股份有限公司等。 头部企业融合云服务与软件推出SaaS产品，并专注于各自擅长的领域，从而占据市场领先位置。 在第一梯队企业中，科大讯 未来智能软件研发行业的市场集中度将提高。 竞争格局 智能软件研发竞争格局概况 智能软件研发行业竞争格局的历史原因 9 领先企业通过AI赋能推动智能软件研发效率和应用体验，将进一步巩固其在市场上的领先地位并提高市场集中度。 在第一梯队中，科大讯飞通过讯飞星火iFlyCode赋能软件研发流程，涵盖设计、编码及测试等环节。借助iFlyCode，编程初学者学习时间得以缩 减60%，开发人员的代码优化效率提升5倍，而测试人员的代码

大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 师 演讲嘉 宾 自然语 言 状态报表 分析报告 根因树 决策 Action 代际 输入 方法 目标 研究成果 类别 第一代 离散特征和 KPI 特征识别及统计算 法 拟合异常结果 Ft-tree LogParse 任务数据驱动 第二代 日志文本生成 token 深度学习

............................................................................................... 3 第一章 产业背景与挑战 ......................................................................................... .................................................................................... 23 第一章 产业背景与挑战 1.1 智算产业背景 智能计算（简称智算）产业是以 AI、大数据、云计算和高性能计算为核心的新一代信 息技术产业，旨在为各行各业提供高效、智能的数据处理与决策支持能力。随着全球数字 万师生，有效助力“双减”政策在安徽高质量落地。 3.2.3 医疗行业 3.2.3.1 AI 赋能全流程患者管理的医疗大模型应用 2025 年 7 月 11 日，中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）医学人工智能联 合实验室取得阶段性成果，正式推出“智医随行”大模型，用 AI 赋能全流程患者管理。作 为医院与讯飞医疗共建联合实验室的创新成果，“智医随行”大模型通过本地化部署，深度

62.5% 销售转化率 18% 27% 50% 工单处理效率 15 件/人天 22 件/人天 46.7% 客户满意度(CSAT) 82 分 89 分 8.5% 技术实现路径采用模块化部署策略，第一阶段完成对话引擎与 知识图谱的对接，6 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 混合云环境下的网络延迟优化方案 9. 实施计划与里程碑 项目实施周期为 12 周，采用敏捷开发模式分三个阶段推进， ” ” 关键里程碑设置遵循 核心功能优先，增值模块迭代 原则。以下是 分阶段执行方案： 第一阶段：系统对接与基础功能部署（第 1-4 周） 完成 CRM 系统 API 权限配置与数据沙箱环境搭建，重点保障客户数据隔离安 全。技术团队需在首周内输出接口文档并确认以下关键指标： • 日 业务逻辑组（3-5 人）：完成对话流程引擎开发，实现客户意图识 别（需标注 5,000+条示例语句）、自动工单分类（准确率目标 ≥92%）和智能回复推荐三大核心功能。 关键里程碑需在 8 周内完成第一轮集成测试，建议采用每日站 会+每周迭代评审的模式。 数据治理团队 配置 4 名专项人员： - 2 名数据工程师负责客户交互数据的 ETL 流程搭建，需处理日均 50GB 的对话日志，设计分层存储策略（热数据保留

系统做出更加精 准的买卖决策。此外，DeepSeek 还将引入自然语言处理技术，自 动解析和分析市场情绪，帮助交易者更好地把握市场情绪波动对股 价的影响。 在技术实现方面，项目将分阶段推进。第一阶段，重点在于搭 建基础数据平台，整合各类数据源，包括但不限于历史交易数据、 财务报表、新闻资讯等。第二阶段，将引入深度学习模型，进行数 据特征提取和模式识别，优化现有的交易策略。第三阶段，将实现 系统通过实时监测交易活动与系统状态，及时发现潜在问题并通知 相关人员。报警规则包括但不限于：交易执行失败、系统异常、网 络延迟过高、市场波动异常等。报警方式支持多种形式，如邮件、 短信、即时通讯工具等，确保相关人员能够第一时间响应并处理问 题。 以下是对交易执行与监控模块主要功能的一个简要归纳：  交易执行引擎：高性能异步架构，智能订单路由，支持多种订 单类型。  风控管理：实时监控交易活动，预定义风控规则，自动触发预 在股票量化交易中，数据清洗与预处理是确保后续分析和模型 训练有效性的关键步骤。首先，原始数据通常包含大量的噪声、缺 失值以及异常值，这些问题如果不加以处理，会直接影响模型的准 确性和稳定性。因此，数据清洗的第一步是对原始数据进行全面的 质量检查。具体来说，我们可以通过以下步骤进行操作： 首先，检查数据的完整性。对于股票市场数据，常见的字段包 括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。我们需要确保每

地资源等方面综合优势，承接北京大模型训练、推理等任务，形成 “北京出需求、河北供算力”的协同模式，构建起优势互补、协同发 展的算力产业生态，算力分指数远高于其他省份。在规模方面，在 用标准机架数、在建标准机架数、智算规模均全国第一，在质效方 面，上架率、PUE、算力业务收入指标等均表现良好。浙江、内蒙 古算力发展成效显著，算力分指数分别提升 6 名、8 名。浙江数字经 济发达，算力需求旺盛，建成并投运多个智算中心项目，推动算力 上海市、贵州省、内蒙古自治区、江苏省、浙江省、山西省、北京 市、山东省，具体情况详见图 5。河北重视算力产业发展，持续布 局智算中心建设，在用标准机架数与在建标准机架数（以 2.5 kW 为 一个标准机架计算）均全国第一。沿海地区，如广东、上海、江苏 等地，制造业和服务业发达，经济与科技基础雄厚，数字化转型需 求旺盛，在算力基础设施建设方面投入较大，推动算力规模快速增 长。能源优势地区，如贵州、内蒙古、山西等地，凭借区位、能源、 CUE 表现良好，算力业务收入位于全国前列， 算力质效全国领先。浙江算力需求旺盛且多样化，上架率高，注重 综合算力指数 19 算力设施高效运营与技术创新，算力业务收入较高，算力质效表现 位于全国第一梯队。青海依托气候和能源，建设零碳绿色算力中心， PUE 和 CUE 表现优异，算力质效表现优秀，为西北地区提供了强大 的绿色算力支持。 来源：中国信息通信研究院 图 8 省级行政区算力分指数-算力质效

患，从而为决策者提供及时而精准的信息支持。 其次，在事件检测与响应方面，AI 大模型在图像识别和事件推 理中表现出色。这些模型可以基于行为模式识别异常活动，比如聚 众斗殴、盗窃或其他非法活动，提供预警机制，有助于提高第一响 应者的反应速度。此外，将 AI 大模型与现有监控系统结合，能更 快地从历史视频数据中检索到相关信息，为调查和事后分析提供便 利。 在数据整合方面，AI 大模型不仅仅局限于视频监控数据的分 中推 广和应用 AI 大模型进行视频智能挖掘的有效性和可行性，为提升 社会安全水平提供有力支持。 2.1.1 视频数据采集 在公共安全领域，视频数据采集是实现 AI 大模型视频智能挖 掘的第一步，它为后续的数据分析和决策提供了必要的基础。为了 确保视频数据采集的高效性和有效性，本章节将详细阐述视频数据 采集的功能需求。 首先，视频数据采集设备应具备高清晰度和高帧率的录制能 力，以 际部署中，建议将视频流数据按照事件类型进行分类存储，并通过 云平台进行定期模型更新，这样不仅提升了处理效率，还能确保系 统始终在最佳性能状态。 最后，识别后的事件应通过快速通报平台进行响应联动，将识 别到的异常信息第一时间通知安保人员或相关部门。通过建立智能 调度系统，当事件发生时，能够自动配置资源并派遣单位到达现场 进行处理。此过程可以通过图表或流程图进行展示，清晰表达突发 事件识别后的反应机制。 通过

增强以人工智能为中心的流程方面还是能发挥作用。比如，一旦做出了智能 决策，就可以利用机器人流程自动化来执行操作。此外，它还可以节省成本， 为智能自动化的进一步发展提供资金。 案例研究——智能的“第一时间损失通知”(i-FNOL)：想象一下，在早上的通勤 途中，你调收音机的时候与另一辆车相撞，你可以拨打保险公司的索赔热线， 寻求相关人员的帮助，并完成基本的 FNOL 报告。索赔顾问会确认事故的责

推理延迟 | <200ms | 风险预测模型 构建集成学习框架，采用 XGBoost 为主模型、LightGBM 为辅助 模型的级联结构。特征工程阶段需嵌入审计专家规则： 1. 第一阶 特征：原始财务指标（流动比率、资产负债率等） 2. 第二阶特 征：动态衍生指标（同比波动率、行业偏离度） 3. 第三阶特征： 关联方交易网络特征（通过 Graph Embedding 9-1.0 自动冻结+审计师弹窗提 醒 15 分钟 高 0.8-0.9 生成核查清单推送负责人 4 小时 中 0.7-0.8 纳入周期性复核队列 24 小时 实际部署时需注意三个实施要点：第一，模型每周自动更新训 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 的多模态处理与机器学 习能力，实现审计数据的自动化挖掘与风险洞察。该模块的核心在 于将传统审计规则与 AI 模型结合，构建动态分析框架，具体功能 实现如下： 审计数据预处理采用三层清洗机制：第一层通过预设规则过滤 缺失值与异常格式，第二层基于历史审计项目构建的数据质量库自 动修复常见错误（如凭证号重复、金额字段错位），第三层通过 NLP 技术解析非结构化数据（如合同文本、会议纪要），提取关键