的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 型，通过对海量文本的训练习得语言的统计规律， 从而具有理解和生成自然语言的能力，实现人机之 间的有效通信。自2018年双向编码表示模型（bidirec⁃ tional encoder representations from transformer，BERT） 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 行，与符号化表示的知识获取中的离散符号操作相 比，可以捕捉更为复杂和细致的规律，实现对过往 经验的超越。 1.1.4 知识分布式隐式表示 与符号化知识表示不同，模型获取的知识内嵌 于神经网络模型的海量参数中，无需对其进行显式 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表 示无法处理的情况，例如，无法言明的复杂知识。

亿条的工程造价数据时，模型能够在 30 分钟内完成清洗和转换操 作，较传统方法提升了约 60%的效率。 为了进一步提升数据处理的智能化水平，DeepSeek-R1 引入 了机器学习算法，能够自动识别数据中的模式和规律。通过深度学 习技术，模型能够自动生成特征，并进行数据降维，从而减少数据 处理的计算复杂度。同时，模型支持实时数据处理，能够快速响应 数据变化，确保数据处理结果的及时性和准确性。 在数据处理过程中，DeepSeek-R1 在数据处理能力方面的关键优势总结： - 高效的数据清洗和集成能力，确保数据质量和一致性 - 支持多种数 据转换技术，满足不同场景需求 - 分布式计算框架，显著提升大规 模数据处理效率 - 机器学习算法自动识别数据模式和规律，减少计 算复杂度 - 实时数据处理和可视化工具，提升操作的及时性和直观 性 - 多用户协同操作，增强团队协作效率 通过以上技术特点，DeepSeek-R1 大模型在工程造价领域的 应用能够 应商或优 化施工流程，以控制成本的进一步增加。 此外，DeepSeek-R1 还支持多维度的成本分析。通过对不同 项目、不同时间段的成本数据进行横向和纵向比较，模型能够识别 成本变化的趋势和规律。以下是一些常见的成本分析维度： - 材料 成本分析：对不同材料的价格波动进行分析，识别最佳采购时机。 - 人工成本分析：对比不同施工队伍的效率，优化人力资源配置。 - 机械成本分析：评估机械设备的利用率，避免闲置或过度使用。

引入对抗训练方法，通过生成对抗样 本优化模型的鲁棒性，使其在面对金 融数据中的噪声和异常时仍能保持稳 定的性能，提升模型的泛化能力。 领域特征提取 通过设计领域特定的特征提取器，捕 捉金融数据中的关键模式和规律，如 交易行为特征、风险评估指标等，增 强模型对金融领域数据的理解和处理 能力。 多任务学习 结合银行数字化转型中的多种任务 （如风险预测、客户画像、智能推荐 等），采用多任务学习框架，使模型

习模型等。其中，技术指标策略通过分析价格和成交量等市场数据 来预测未来走势；统计套利策略则通过寻找市场中的定价偏差来获 取套利机会；机器学习和深度学习模型则能够从大量历史数据中自 动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。 技术，本项目预期在股票量化交易的多个 方面实现显著提升，主要体现在以下几个方面： 首先，算法策略的优化将显著提高交易系统的盈利能 力。DeepSeek 的深度学习能力能够从海量历史数据中挖掘出传统 方法难以发现的规律，从而设计出更具适应性和鲁棒性的交易策 略。通过对市场趋势、波动性和交易信号的精准预测，预计年化收 益率提升 15%-20%，同时最大回撤控制在 8%以内。 其次，交易执行效率将得到显著改善。DeepSeek 亿元人民币，占整个私募基金市场的比例超过 15%。 量化交易的核心优势在于其能够通过数据驱动的策略减少人为 情绪干扰，提高交易效率和准确性。当前主流量化交易策略包括：  统计套利：通过历史数据挖掘统计规律，捕捉价格差异带来的 套利机会。  高频交易：利用高速算法在毫秒级别进行交易，捕捉市场微小 的价格波动。  机器学习驱动的预测模型：基于深度学习和大数据分析，预测 股票价格走势并制定交易策略。

SORA 是世界模型 吗 ? 停 从 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 真实画面质感 生成复杂场景 视频风格多样 擅 长 Sora 薄 弱 模拟科学规律 理解社会行为 显示可读信息 过程可解释性 视频源： https://www.tiktok.com/@openail 61/80 发布时间： 2024 年 12 月 12 日 世界模型

改进实施：制定改进措施并落实，跟踪改进效果。 考评结果应以可视化方式呈现，便于相关人员快速理解和决 策。例如，使用仪表盘展示关键指标的实时状态，生成报表对比不 同时间段的考评结果，并通过趋势图分析指标变化规律。 考评方案的持续优化是确保系统长期高效运行的保障。建议建 立考评反馈机制，定期收集用户意见和技术团队建议，结合新技术 和新需求，对考评方案进行动态调整和升级。同时，注重考评数据 的积累和分 查潜在问题。 为进一步提升分析的深度，可以将考评结果与训练过程中的关 键参数进行关联分析。例如，分析学习率、批次大小、优化器选择 等超参数对模型性能的影响。通过这种关联分析，可以总结出一些 规律性的结论，为后续的模型调优提供指导。 在考评结果分析过程中，还需要注重对异常情况的识别和处 理。例如，如果某个模型在特定数据集上表现显著低于预期，可能 需要检查数据质量、标注准确性或是否存在过拟合等问题。通过这

发布的视频生成模型 Sora 惊艳全球，其突出特点包括：一是能够生成长达60秒的 视频，远超之前只能自动生成 2 到3秒； 二是支持多角度镜头并保持一致性，突破了以往单 镜头的限制；三是能部分模拟真实世界和物理规律。这些特点预示着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 进步不 仅在生成和迁移跨模态内容方面展现出巨大潜力，还在理解和模拟物理世界规律方面取 得了显著进展。 例如，谷歌推出的Gemini模型，以其原生多模态能力，能够无缝处理文本、图像、视频、 音频和代码等多种数据类型。OpenAI的Sora模型则展示了其在生成长达60秒的高质量视 频方面的能力，尤其是在模拟物理规律方面，Sora已经展现出了作为世界模拟器的潜力。 Google DeepMi

一汇聚至 云端进行分析。 在数据分析过程中，我们将构建基于机器学习的故障预测模 型，采用监督学习和无监督学习相结合的方法。在监督学习阶段， 利用历史故障数据作为训练集，模型将学习到故障发生的规律和特 征。同时，通过无监督学习，分析实时数据中的异常模式，以发现 潜在的故障预兆。这一过程将为模型提供丰富的样本数据，增强其 准确性和可信性。 在故障预测方面，本方案将主要采用以下几种技术： 在问题和隐患及时采取措施。 引入智能运维平台，整合各类信息资源。运营管理中心可以实 时获取设备运行状态、故障预警信息及环境变化情况，为日常决策 提供支撑。通过大数据分析，管理者可以识别出设备的运行规律， 评估维护需求，合理安排检修计划，以最大化降低停运风险和维护 成本。 为确保日常运营管理的可持续性，建议制定以下具体措施：  制定详细的运营管理制度，明确各岗位职责，确保责任到人， 形成良好的工作氛围。

输入到视觉语言模型中, 通过语言提示使视 觉语言生成相应的空间几何约束. 获取操作约束之 后, CoPa 计算出抓取后的一系列目标姿态, 并将目 标姿态规划形式化为一个受约束的优化问题, 从而 得出符合物理规律且能精准执行的连续动作序列. Robo-ABC[98] 则通过从人类视频中提取物体的 交互经验, 并存储为可供性的经验, 当面对新物体 时, 机器人通过检索记忆中视觉或语义上相似的物 体来获得可供性

态标签 2. 交互行为层：包括但不限于 - 服务请求频率与渠道偏好（电话/在线/邮件） - 产品页面停留时长与点击热区分布 - 营销活动响应率与转化路径 3. 交易特征层： - 购买周期规律性分析 - 客单价波动阈值监测 - 交叉购买倾向性评分 4. 外部关联层： - 社交媒体情绪指数 - 行业政策影响因子 模型部署方案 采用动态集成学习框架，每季度更新模型权重： 模型类型