整体的解答优多于劣，部分的解答在保证 了全面性的同时，语言描述很干练，能让 客户一目了然 引用思路明确，业务规则、条款详细逻辑 性强，表现略有波动 问题涵盖面较好，表达自然，善于分类讲 解，思路清晰，每次的答案 / 话术都会总 结，通俗易懂 中规中矩“书生气” 通俗易懂“讲解员” 专家点评 专家点评 专家点评 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化

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三联商社、中关村、山东金泰 厦门当代系 福建 王春芳 国旅联合、当代东方、厦华电子 武汉当代系 湖北 艾路明 三特索道、人福医药、当代明城 横店系 浙江 横店东磁、普洛药业、英洛华 精功系 浙江 金良顺 精功科技、精工钢构、会稽山 华夏系 河北 王文学 华夏幸福、玉龙股份、黑牛食品 银亿系 浙江 熊续强 银亿股份、康强电子、河池化工 广汇系 新疆 孙广信 广汇汽车、广汇能源、 ST 兴业

Reasoning LIMO 假说： 在预训练阶段已经充 分 编码领域知识的基础模型中， 复 杂 的推理能力可以通过最少但精 确编 排的认知过程演示来涌现： • 模型具备丰富预训练知识 • 高质量的推理链示范 LIMO 通过 817 个训练样本 （题目难度高，覆盖知识面广， 解题步骤 精 细） ，模型就能在复杂的数学推理任务中取得有益的表现 如何低成本实现推理模型？ 1. 自动化思维链

从在线客服到在线助 理 • 在线助理：专属化的 体 验，基于用户画像， 提 供更个性化的服务 • 在线客服：短期的基 于 单一 目的的服务 • 在线助理：更主动的 提 醒，状态问询，精 准推 送，洞察建议等 • 在线客服：简单的被 动 响应，一问一答 • 在线助理：专业咨询、 售前交互、售后服务、 行业洞察等 • 在线客服：以售后服 务 为主 更主动的

的 路线图，助力您在这场关键的重塑中把握先机。 实现自主智能供应链 5 挑战 催生变革， 供应链 亟待重塑 企业正逐渐意识到，传统商业增效策略的回 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 数能力仍处于较低的自动化和决策自主化水平， 但在诸如“生产制造”“质量与生产控制”以 及“客户与现场支持”等集群中存在特例。在 这些领域，自动化已展现出强劲势头。例如，汽 车制造商依赖机器人装配线，利用AI驱动的精 准控制来提高生产速度并减少错误。 回顾国内供应链近十年的发展历程，大部 分龙头企业通过ERP的实施落地，在当时已具 备线上化、自动化能力，从而推动企业向数字 化供应链的探索。高科技电子行业及快消零售

帮助用户理解模型的决策过程，并提供可信的解释。这不仅增强了 模型的可信度，还为工程造价领域的专业人士提供了更加直观和实 用的工具。 在性能优化方面，DeepSeek-R1 采用了分布式训练和混合精 度计算技术，以加速训练过程并降低计算成本。通过将训练任务分 布到多个 GPU 上，并结合半精度浮点运算，模型能够在保证精度 的同时，显著提高训练效率。  混合架构：Transformer + 程中，采用了混合精度计算技术，显著提高了训练效率，同时降低 了硬件资源消耗。 模型的优化主要基于梯度下降算法，结合自适应学习率调整策 略，如 Adam 优化器，确保在训练初期快速收敛，并在后期进行精 细调优。为了防止过拟合，引入了 L2 正则化以及 Dropout 技术， 增强了模型的鲁棒性。此外，通过交叉验证方法对模型性能进行了 评估，确保其在未见数据上的表现稳定。 在训练过程中，还采用了以下优化策略： 企业战略目标：中标概率最大化 基于以上数据，DeepSeek-R1 生成的最优报价方案为每平方 米 950 元，较市场均价低 3%，预计中标率为 65%。 通过 DeepSeek-R1 的应用，企业不仅能够提高投标报价的精 准度和竞争力，还能有效降低投标风险，提升整体运营效率。 7.3 竞争对手分析 在招投标管理中，DeepSeek-R1 大模型能够通过强大的数据 处理能力和智能分析功能，帮助企业进行全面的竞争对手分析。首

能 力，能够精确捕捉细节并生成高保真的模型。 2. 三维建模软件：例如 AutoCAD、SketchUp、Blender 等，这 类软件适合对点云数据进行后期处理和建模，能够进行模型的 细节精修、材质贴图及渲染。 3. GIS 软件：ArcGIS、QGIS 等地理信息系统软件用于处理和分 析空间数据，能够为建模提供必要的地理参考和数据集成，确 保模型与实际地理环境的高度一致。 4. 数据进行整合，以形成更为全面的模型基础。 合并后的数据将通过基于深度学习的算法进行特征提取和分 类，识别出铁路沿线的各类物体和环境特征，例如铁路轨道、桥 梁、隧道、信号设施及周边环境等。这一过程兼顾了实时性与高精 度，有助于形成完整的铁路环境三维模型。 在数据处理阶段，采用的技术流程如下： 1. 数据采集 o 使用无人机进行航拍，获取影像数据。 o 应用激光雷达完成三维点云数据的实时记录。 o 利用列车上的传感器获取动态环境数据。 AI 大模型构建提供 坚实的基础支持。 3.1.1 航拍与地面采集相结合 在铁路沿线实景三维 AI 大模型的应用中，现场数据的采集是 基础性工作，而有效的采集方案直接影响到后续模型的构建和精 度。因此，采用航拍与地面采集相结合的方式，将充分发挥两种技 术的优势，确保获取全面、精准的数据。 航拍技术将通过无人机搭载高清摄像设备，在规定的航线和高 度上进行定点巡航，实施大范围、高效率的数据采集。无人机可以

DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 3.1 风险管理 在金融银行业中，风险管理是确保机构稳健运营的核心环 节。DeepSeek 技术通过其先进的数据分析和机器学习能力，能够 有效提升银行在信用风险、市场风险和操作风险管理中的效率和精 度。 首先，在信用风险管理方面，DeepSeek 可以整合多渠道的客 户数据，包括历史交易记录、社交媒体行为、信用评分等，通过复 杂的算法模型预测客户的违约概率。这种预测不仅更加精准，而且

的物体材料的多样性和真实感, 并且在单目和 RGB- D 情况下都取得了最先进的性能. 文献 [112] 则将 语义带入了 3D 高斯 SLAM 领域, 通过将语义特征 嵌入 3D 高斯, 实现了准确的 3D 语义映射与高精 度的重建, 并在多个数据集中进行测试, 在映射、跟 踪、语义分割和新视角合成方面展示出了优于现有 的基于 NeRF 的 SLAM 方法的性能. Splat-MOVER[89] 成功地将 3D 高斯应用到具