达的推荐和解读 Bengio Y, Hinton G, et al. Managing ai risks in an era of rapid progress[J] 图灵奖获得者一作论文的引用评价 OpenAI 研究员 Lilian 和 Akhaliq 的推荐和解读 英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 的推荐和解读 Many of these 特色 创新 特色 创新 57 杭州市成果转移转化服务平台 • 成果转化大模型 • 企业需求预测模 型 • 报告智能生成模型 • 成果需求推荐模 型 • 企业转化能力评价模型 南平市绿色产业创新平台 • 绿色创新指数 • 科技招商模 型 • 关键技术挖掘 • 投资决策模 型 • 强补固拓模型 • 创新主体评 价 应用实例：市域四链融合决策应用实践 • 构建综合资源服务体系 • 构建线上产业交流平台 产业集群四链融合决策应用实践 • 家电知识问答大模 型 • 用户决策树构建模 型 • 赛道甄选 5A 模型 • 企业创新力评价模 型 慈溪智能家电科技大脑 特色 创新 特色 创新 1. 新一代大模型的推理能力正在不断增强 2. 基于高质量小数据集即可训练得到某个专业领域的高性能低成 本 推理模型 3. 通过智能体

7.2.2 财务预算..................................................................................145 8. 评价与反馈机制........................................................................................148 8 首先，基于性能的考量，我们可以对常见的几种大模型进行客 观分析。以 GPT-3、BERT、T5 和开源的 LLaMA 模型为例，它们 各自的特点如下： 模型 主要特点 适合应用场景 计算资源需 求 性能评价 GPT-3 自然语言生成能力强 聊天机器人，内容 生成 高 优秀 BERT 文本理解能力强 文本分类，问答系 统 中 较好 T5 可处理多种 NLP 任务 文本转换，多任务 学习 工具实现数据的批量导出。内部数 据库的数据通常结构良好、质量较高，因此是一个重要的资 源。 4. 用户反馈：通过用户交互界面收集用户的文本评论、打分和建 议，为模型的调优提供真实的场景数据。这可以通过在线问 卷、评价系统或应用内反馈机制来实现。 在数据清洗阶段，需要对获取的数据进行一系列的处理，以去 除噪声、错误和不完整的信息，确保数据集的高质量。清洗过程主 要包括以下几个步骤：  去重：识别并移除重复的记录，以避免模型因冗余数据而产生

范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 AI 生成式大模型技术的探索，更是 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 的健康洞见。  用户界面：为患者和医生提供友好的界面，方便查询健康数 据、历史记录和建议。 在各类健康监测方案的实际应用中，患者的参与至关重要。通 过智能手机应用引导患者及时记录自身的健康数据、评价生活习 惯，并获取 AI 生成的个性化建议，可以有效提升健康意识和自我 管理能力。只要将这些技术和方法结合应用到现实医疗场景中，就 能够切实提高患者的健康管理水平，实现更好的医疗效果。 3.2 AI 生成的影像分析结果整合到临床决 策支持系统中，为医生提供基于证据的诊断和治疗建议，提高 疾病管理的科学性和精确性。 5. 反馈与优化机制：引入反馈机制，以便医生对 AI 的分析结果 进行评价，并根据反馈不断优化模型，使其更加符合临床实际 需求。 在实际应用中，AI 生成式大模型不仅能够提高影像分析的效率 和准确性，还能够通过生成临床报告、病例分析及建议，提升整体 医疗服务质量。

考试管理 学习管理 三会一课 组织生活 资源中心 资源类别 品牌创建 组织结构 组织运行 品牌建设 大数据中心 党务预警 评分标准 支部堡垒 指数管理 党员先锋 指数管理 量化评价 机关纪委会 党总支会议 发展党员 党员纪律处分 换届选举 党务公开 机关党员大会 题库管理 积分管理 主题党日 组织生活会 谈心谈话 民主评议 临时会议 资源中心 示范创建

模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的 算法和评价体系，本项目不仅能够提升数据训练的效率，还能确保 训练结果的一致性和可靠性。 项目实施的必要性主要体现在以下几个方面：  数据质量控制的标准化：通过标准化的数据清洗和预处理流 程，减少噪声和异常值对模型训练的影响。 的训练任务，为用户提供强大的技术支持，最终实现高质量的人工 智能模型输出。 3.2.4 考评模块 考评模块是人工智能数据训练考评系统的核心部分，负责对训 练模型的表现进行全面、客观的评估。该模块主要通过量化指标和 综合评价相结合的方式，确保考评结果的科学性和公正性。首先， 考评模块需要定义一套完整的评估指标体系，包括但不限于准确 率、召回率、F1 分数、AUC 值等常用指标，同时根据具体业务需 求引入定制化指标 进行复评，及时发现模型的性能退化或异常情况，并采取相应的优 化措施。动态考评机制能够确保模型的持续稳定性和适应性。 为了进一步提升考评的全面性，系统还引入了基于用户反馈的 考评方法。通过收集用户对模型输出的评价和建议，分析模型在实 际使用中的优缺点。用户反馈可以是定量评分，也可以是定性评 论，系统将结合这些反馈对模型进行改进和优化。 最后，系统支持多种考评方法的综合权重设置。根据不同业务 需求，可

Information Pro⁃ cessing Systems, 2022. [7] 米加宁, 刘润泽 . 大算力与知识生产方式的革命—基于 ChatGPT 的技术影响与实践展望 [J]. 中国社会科学评价, 2023（2）: 13-18. MI J N, LIU R Z. High computational power and the revolu⁃ tion in the knowledge production

互动体验：用户操作模型的流畅程度和直观性。 2. 可视化效果：模型的真实感和细节表现。 3. 反馈响应：系统对用户操作的响应速度和适应性。 4. 用户满意度：通过问卷调查获取用户对模型的总体评价。 接下来，我们将进行定量与定性相结合的评估。定量评估通过 记录用户在使用模型时的操作时间、错误率等数据，以得到具体的 用户行为分析；而定性评估则通过用户访谈和问卷调查收集用户反 馈，了解他们的感受与建议。 友好性和响应速度。收集用户对界面布局、按钮设计和信息展 示的反馈。 2. 功能完整性：确认各项功能是否正常运作，包括三维模型加 载、数据查询、图形展示及相关辅助功能的使用。 3. 场景沉浸感：用户需要评价实景三维模型在仿真场景中的真实 感、细节展现以及与实际情况的契合度。 4. 性能表现：测试在不同网络环境和设备条件下的运行流畅度， 监测 CPU 和内存占用情况，以及加载时间等。 5. 为后续版本的迭代提供数据支持。为了确保反馈的全面性和有效 性，我们将采用多种收集方式，包括问卷调查、用户访谈和数据分 析。 问卷调查将作为主要的反馈收集工具，设计简洁明了的问卷， 以获取用户对系统的操作性、功能性和视觉效果的直观评价。问卷 主要包含以下几个方面： 1. 操作体验：用户在使用系统时的流畅性、易用性等。 2. 功能满足度：系统所提供的功能是否满足用户需求。 3. 视觉设计：用户对界面设计及三维模型表现的满意度。

升了算力资源的调配效率；此外，模型技术与产业应用的双轮驱动， 进一步加速了算力向现实生产力的转化。 结合算力产业发展现状、趋势和重要影响因素，中国信通院进 一步完善综合算力指数体系，新增“模力”分指数，优化评价指标。 整体上，从算力、存力、运力、模力、环境等维度衡量我国各省级 行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等

馈方 式，包括但不限于文本输入、评分系统和单选/多选问卷。用户可 以根据自己的需求选择最适合的反馈方式。例如，对于使用过程中 的具体问题，用户可以选择文本输入，详细描述问题；对于整体体 验的评价，用户可以选择评分系统，从 1 到 5 星进行打分。 其次，我们将在系统的各个关键节点设置即时反馈功能。例 如，在用户完成一次交易或查询操作后，系统将自动弹出一个小窗 口，询问用户对该操作的满意度。这种即时反馈机制可以有效捕捉 用户体验测试通过模拟实际用户操作，评估了系统的易用性和 用户满意度。测试人员对系统的界面设计、操作流程进行了全面测 试，并收集了用户的反馈意见。总体而言，用户对系统的操作便捷 性和界面友好性给予了高度评价，但也提出了一些改进建议，例如 在某些功能的操作步骤上可以进一步优化。 基于以上测试结果，我们总结了以下验收结论：  功能性：系统实现了所有预设功能，无重大缺陷。  性能：系统在高并发环境下表现稳定，响应时间满足业务需

2×客观选择题得分，多轮简答题更能反映模型真实能力，故权 重设置提高。具体评测方法如下图所示。 图6 S-Eval评测方法示意图 �� （4）评测层级 S-Eval构建不同视角、不同范围的多层次评测基准，形成相对完善的评价大模型保险 能力的测评框架，对保险公司大模型研发团队及应用项目团队，为优化模型和场景应用提 供了相对全面的视角。 图7 S-Eval评测层级 �� �� 大模型在保险行业等多个领域内已 计1000万行以上的代码，通过大模型进行了LoRA微调，其模型效果在公司内部代码评测 集上提升明显。 为进一步确保微调后的代码大模型能够在实际应用中发挥其赋能潜力，公司构建了 一套严谨的过程评价指标体系和数据追踪机制。在落地过程中，按照每日追踪和数据复盘 的方式，去引导和培养开发团队在代码开发过程中对于大模型的应用习惯。经过半年多的 模型优化和落地使用，代码大模型的辅助赋能效果超过代码总数的20%，很好地推进了研