理并显化思维路径、理解并输出 多模型内容，从而形成启发式引导思考的能力。 2、布局硬件+软件，以DeepSeek深度思考模式弥补传统教育硬件“重答案轻思 维”的短板，并开发新AI学习应用，集成自研讲解视频与高频AI学习工具，放大自 身专业内容积累和大模型技术优势。此外，学而思表示还在探索DeepSeek在公司 内部业务场景的应用，如推动客服家教沟通、视频脚本制作等场景的降本提效。 通过引入De 推理能力进行升级。 3、AI教育硬件创新：推出AI原生学习硬件“SpaceOne”，作为全面屏答疑词典笔 具备DeepSeek-R1推理模型能力，且内置网易有道AI家教软件及教育资源、知识 库，创新学科难题深度讲解方式。 网易有道围绕DeekSeek的AI教育布局情况 网易有道对DeepSeek的抢滩布局快速且全面，覆盖软件（翻译、口语、伴学 APP）、硬件（词典笔）、AI平台（有道智云）全场景，形成“入口级硬件+高频

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 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材

云展》 在生动呈现文化内容，创新文博场馆观展体验方面，凭借在大模型、数字人、 虚拟空间建设等方面的核心优势，对中国国家博物馆古代中国展部分精品文物 活化展示，以联通元景大模型实现国博数字人线上讲解和互动问答，生动呈现 中华文明优秀成果。 通过文物元素属性创 作，生成民族服饰； 传播与创作中华文化 。 基于大模型创作生 成汉服、游戏、卡 牌等数字文创产品 ，并实现自定义换 脸，支持商业化互

阳光正言GPT包括：底 座层、保险通用能力层、阳光智能大脑层、交互能力层。其核心在于利用通用保险知识和业 务领域知识，构建多层次、多尺寸的大模型体系，全方位赋能业务，提升客户服务、销售、产 品讲解和理赔等领域的智能服务能力。 图4 阳光正言GPT技术架构图 �� （1）第一层：底座层 构建行业最强的混合大模型底座，既包括公有云大模型，也包括私有化大模型。 对于不涉及数据安全的场景 重点应用场景智能化 图10 智能客服机器人技术架构图 �� （2）车险全线上销售机器人 车险全线上销售机器人借助阳光正言GPT，通过人机交互的方式为客户提供车险投 保咨询、产品报价、缴费出单以及增值服务讲解等全流程、无人化自助服务，并为客户提供 个性化、有温度、高品质的购买体验。今年4月机器人已在线上渠道试点应用，机器人交互 任务完成率目前已提升到89%，人机协同的销售模式基本形成。 （3）人伤理赔机器人 在展业方面，围绕销售展业流程为代理人发现问题、主动指导并提供实战解决方案， 目前已上线销售商机及AI建议书。销售商机支持辅助经营触客，推荐讲解素材及异议话 术；AI智能生成建议书，基于海量大数据精准判断客户需求，快速配置专业产品方案，智能 生成最优讲解方法。2024年功能上线以来，已为超20万代理人AI生成个性化建议书，帮助 代理人更专业、更高效地满足客户差异化保险需求。在服务方面，基于大模型信息理解及

的培训则更侧重于战略层面的理解，包括模型对业务的价值、风险 管理以及长期发展规划。 为了确保培训效果，培训内容将采用理论与实践相结合的方 式，包括但不限于： - 理论课程：通过在线或线下的方式，系统讲解模型的基本原理、 应用场景以及操作规范。 - 实操演练：通过模拟银行实际业务场景，让参训人员亲自操作模 型，熟悉其工作流程。 - 案例分析：结合银行过往的业务案例，展示模型在实际中的应用 效果，帮助参训人员更好地理解其价值。 训面向所有相关岗位人员，重点介绍大模型的基本原理、核心功能 以及在银行业务中的潜在应用场景。培训形式包括线上课程、线下 研讨会和案例分析，确保理论与实践相结合。专项培训则针对技术 团队和业务骨干，深入讲解模型的部署流程、调试方法、数据管理 及安全策略。技术团队需掌握模型的架构设计、性能优化和故障排 除，而业务骨干则需学习如何利用模型优化业务流程、提升客户体 验。持续提升培训将通过定期举办专家讲座、行业交流会和内部知 限于《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全 法》以及《中华人民共和国个人信息保护法》。这些法律法规对数 据处理、隐私保护、信息安全等方面提出了明确要求，员工必须充 分理解并严格遵守。 其次，培训应深入讲解 Deepseek 大模型在银行系统中的具体 应用场景及其合规要求。例如，在客户信息处理、风险评估、欺诈 检测等方面，模型的使用必须符合相关法律法规，并确保数据的合 法性、透明性和可追溯性。培训中应通过案例分析，展示如何在实

每季度审核用户角色及权限分配，确保与实际职责一致。  建立变更管理流程，当用户角色发生变化时，及时调整其权 限。 同时，为了提升用户对权限管理的理解和遵守，应当建立清晰 的用户培训机制。在初始培训时，向员工详细讲解权限管理、数据 隐私及对公共安全的重要性，确保每位员工都能在自己的权限范围 内合法合规地使用数据。 最后，技术层面上，可以结合身份认证和访问管理工具，来加 强用户权限的实施。例如，采用多因素认证来增强用户登录环节的 盖了从数据采集、处理到决策支持的各个环节，深入探讨了视频监 控系统如何借助 AI 技术提升威胁检测和事件响应的效率。 还值得一提的是，《深度学习与计算机视觉》这本书，通过对 深度学习算法的讲解，为视频智能挖掘提供了必要的技术背景。书 中探讨了卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在图像 识别和视频分析中的应用，可以为 AI 算法设计提供理论支持。 以下是一些在公共安全与 AI

DeepSeek 智能体的理解、操作熟练度以及在特定场景中的 应用能力。培训计划应分为几个阶段，包括基础培训、进阶培训和 实战演练。基础培训主要涵盖智能体的基本功能、系统架构和操作 流程，通过理论讲解和演示视频让用户快速入门。进阶培训则深入 探讨智能体的高级功能、定制化配置和性能优化，结合实际案例进 行模拟操作。实战演练阶段，用户将在真实环境中使用智能体解决 问题，通过实践巩固所学知识。 卷应涵盖培训内容的实用性、培训方式的接受度以及讲师的专业水 平等方面。问题设计应包括开放式和封闭式问题，以便全面了解学 员的意见。例如：  您认为培训内容是否与实际工作需求相匹配？  培训过程中，您对讲师的讲解是否满意？  您认为培训时间安排是否合理？ 其次，可以通过实际操作考核来评估学员的技能掌握情况。设 计一系列与培训内容相关的任务，要求学员在规定时间内完成，并 根据完成的质量和效率打分。例如，在智能体开发培训中，可以要

，内容涵盖平台 的基本操作、数据导入、策略编写与回测等核心功能。培训形式包 括线上视频教程、实时操作演示和在线问答环节，确保用户能够快 速上手。 高级培训则针对有一定量化交易经验的用户，重点讲解复杂策 略的构建、多因子模型的应用、风险管理工具的配置以及如何利用 平台进行高频交易优化。培训将通过案例分析、实际操作演练和小 组讨论的形式进行，帮助用户深入理解平台的高级功能并提升实战 能力。 官方文档：另一个流行的深度学习框架，支持 动态计算图。 o DeepSeek GitHub 仓库：包含示例代码、模型权重和集 成指南。 7. 书籍与教材： o 《Python for Finance》：深入讲解如何使用 Python 进 行金融数据分析和量化交易。 o 《Advances in Financial Machine Learning》：探讨机 器学习在金融领域的应用。 o 《Algorithmic

层次、多维度的培训计划。针对管理层，重点培训商务 AI 智能体 的战略价值与应用场景，确保其能够在决策层推动 AI 技术的落 地；针对业务部门，提供实操培训，帮助其熟练掌握 AI 工具的使 用，提升业务效率；针对技术团队，深入讲解 AI 智能体的技术架 构、数据处理逻辑以及故障排查方法，确保其具备独立运维的能 力。 培训内容应包括但不限于以下方面： - AI 智能体的基础功能与 操作流程 - 数据输入与输出的标准化处理

主。 培训将分为三个阶段进行：初级培训、中级培训和高级培训。 初级培训主要通过线上视频教程和操作手册，使用户快速熟悉系统 界面和基本功能。中级培训采用线下集中授课和实操演练相结合的 方式，重点讲解数据处理流程、模型训练方法和结果分析技巧。高 级培训则通过项目实战和案例分析，帮助用户深入理解系统的高级 功能和应用场景，如多模型集成、自动化调参和异常检测等。 为确保培训效果，每个阶段结束后将进行考核，考核形式包括