.... 9 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 ..................................................... 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务 ........... 要求高，单点故障可能影响整体效率，因此对系统性能、稳定性及跨域协同要求更高，需保 障硬件高耦合下的系统质量与可靠运行。 为保障深圳智算项目高效推进，项目组组建集成交付联合作战室。中讯院智算交付团队 深度参与，与广东联通算网基地紧密联动，同时有效协同监理、集成商、设备及平台厂商开 展联合办公，凭借专业实力有效支撑了集成交付全流程工作。项目交付流程分为四个关键环 节：一是需求确认，由联通明确建设内容与目标；二是方案编制，设计院完成整体建设方案 业标杆，引领数据中心低碳标准。 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 2023 年 10 月，科大讯飞发布了支持万亿浮点参数的基于全国产算力的星火大模型，真 正意义上突破和实现了技术的自主可控。同月，科大讯飞与华为联合发布了国内首个全国产 算力平台“飞星一号”。 为了确保集群训练的长时稳定高效，科大讯飞联合华为攻关团队，从底层基础设施到算 存网，再到 AI

智能对话系统中的个性化 胡一川 来也联合创始人 &CTO . 2000-2007 ：清华大学本硕 . 2008-2011 ：宾夕法尼亚大学博 士 . 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

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 一（主要集中于HTML文档）等显著局限，这些问题制约了开源多模态大模型的发展步伐， 拉大了其与闭源多模态大模型之间的性能差距。为填补这一空白，今年7月，由华盛顿大学、 Salesforce Research、斯坦福大学等机构组成的联合研究团队成功构建了MINT-1T⸺一 个规模空前的万亿级交织多模态开源数据集。MINT-1T不仅包含了万亿级别的文本token 与三十亿张图像，还实现了HTML、PDF、ArXiv等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 视频生成技术将可能 很快从实验室走向实际应用。 （2）多模态模型的崛起 多模态模型能够处理和理解不同类型的数据，如文本、图像和声音。过去一年中，这一 领域取得了显著进展，尤其是在图像和文本的联合表示学习方面。这些模型不仅提高了任 务的性能，还增强了模型的泛化能力，使其能够更好地理解和生成复杂的数据模式。 今年5月，OpenAI在其春季发布会上推出了他们的最新旗舰模型：GPT-4o，该模型具

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 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

60%，数据清 洗工具开发占 25% - 三年期 ROI 测算：通过自动化节省 3000 人工小时/年，错误率降 低 40%可覆盖成本 实施过程中需重点关注技术-业务双轨制管理，由审计部门与 AI 团队联合成立 PMO 办公室，每周同步进度并解决跨部门问题。 对于关键风险点（如监管合规），建议引入第三方认证机构进行合 规性评估。 9.2.1 团队协作问题 在实施 DeepSeek 智能体的过程中，团队协作问题可能成为关 协作环节 平均耗时占比 主要瓶颈 需求对齐 35% 业务场景描述不技术化 测试验收 28% 用例覆盖维度理解差异 故障处理 22% 责任边界模糊 角色认知偏差应对策略 建立三层协同机制： - 联合工作坊 ” ：每月开展 技术- ” 业务翻译会 ，由具备审计经验的 IT 专家主持，将审计准则第 2104 号中的抽样逻辑转化为可执行的算 法参数。 - 角色互换实践：要求开发人员跟随审计团队完成至少 的质量评估矩阵。在试点项目中，该技术已帮助会计师事务所将二 级复核发现的问题数量降低 62%，关键控制点覆盖率提升至 98%。 行业生态层面将出现平台化发展趋势。领先的会计师事务所可 能联合技术供应商共同搭建审计智能体开放平台，提供包括函证自 动化、税务合规检查、关联交易分析等标准化智能体模块。这种平 台化模式有助于降低中小所的技术应用门槛，预计可使行业整体效 率提升 30%以上

通过定期的组织评估和反馈机制，持续优化组 织架构和流程，确保组织能够适应不断变化的 市场环境和技术趋势。 敏捷型组织架构调整方案 01 02 03 04 高校合作与人才培养 产业链生态共建 科研机构联合创新 开放平台与创新孵化 与高校建立紧密的合作关系，共 同开展数字金融、大模型技术等 领域的研究和人才培养，为银行 输送高质量的专业人才。 与金融科技公司、技术供应商等 产业链上下游企业建立合作伙伴

根据伙伴类型制定差异化政策：针对不同类型的合作伙伴，制 定相应的合作政策，例如： o IT 咨询公司：提供技术培训及认证，建立合作开发项 目。 o 数据服务提供商：提供数据接口及 API 支持，联合营 销。 o 教育机构：建立联合课程，推广人工智能培训项目。 3. 管理支持与培训：为合作伙伴提供全面的产品知识、市场营销 和客户管理的培训，确保他们能有效推广我们的产品。 4. 奖励机制：建立可量化的业绩奖励机制，鼓励合作伙伴积极推 奖励机制：建立可量化的业绩奖励机制，鼓励合作伙伴积极推 广，按销量、客户反馈或市场开拓给予不同形式的奖励。 在市场推广的过程中，可以通过以下方式加强渠道合作伙伴的 影响力与覆盖：  联合市场活动：与渠道伙伴共同举办研讨会、网络研讨会及行 业会议，增强双方品牌曝光。  共享市场资源：为合作伙伴提供市场推广材料，比如案例研 究、白皮书、演示等，帮助他们更好地与客户沟通。  定期沟通和反馈：通过定期的会议和业务回顾，了解合作伙伴 时，可以在咨询中提及他们的建议与意见，这可以通过工单的 形式记录下来。 6. 用户访谈和小组讨论：定期邀请用户参与访谈或小组讨论，深 入了解他们的需求和使用体验。这种定性研究可以使团队获得 更深刻的理解。 通过以上渠道的联合使用，可以建立一个全面的用户反馈收集 系统，确保捕捉到各类用户的声音。此外，为了提升反馈收集的有 效性，可以设置定期的反馈分析会议，对收集到的反馈进行整理、 分析与总结，并形成改进建议。 在

结密度影响了知识的传播、积累以及最终解决复杂 问题的能力，是影响知识创新能力的关键变量。 利用大语言模型技术建设应急管理知识生产网 络中的超级节点，将各领域的行业专家、各学科的 专业学者、各应急部门的专业人员等各类应急知识 生产者有机联合起来，参与每一轮问题解决中，最 大化网络中节点联结密度，超越跨学科知识生产中 知识生产场所和应用场景的物理局限，实现知识生 产的人机协作。应急知识生产超级节点作为网络中 联结密度最高的节点，扮演了一个交流中心的角色，

这种 表示方法不仅能够反映项目的全局结构，还能够捕捉到局部的细节 信息，为后续的造价预测提供更加全面和准确的数据支持。 在模型训练过程中，DeepSeek-R1 采用了多任务学习策略， 通过联合训练多个相关任务，如成本预测、进度预测和风险分析， 来提高模型的泛化能力和鲁棒性。每个任务都有独立的损失函数， 并通过权重调整来平衡不同任务的学习效果。此外，模型还引入了 自适应学习率调整和正则化技术，以防止过拟合和提高训练效率。 适配，确保模型的适用性和准确性。 为了加速技术的落地，我们还将与高校和研究机构合作，共同 开展基于 DeepSeek-R1 的工程造价智能化研究，推动技术创新与 应用场景的拓展。例如，我们将联合清华大学、同济大学等高校， 建立联合实验室，开展基于大数据的工程造价预测与优化算法研究， 并将研究成果快速转化为实际应用。 在技术层面，我们将持续优化模型的算法与功能，重点提升其 在复杂项目中的自适应能力和多维度数据分析能力。为此，我们将

，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻随机存取存储器（MRAM）和阻变存储器（RRAM）是较为成熟的新型存储技术。PCM的产业化进程最快，英特尔与美光早在2015 年便联合推出了相关产品；MRAM已实现产业化，主要应用于嵌入式存储领域，能大幅降低系统功耗，最高可达90%以上；而RRAM虽 尚未实现大规模商用，但其在存算一体及人工智能领域的潜力值得期待。在全球数据量激