今天 Eh 文 人的智力 工业 3.0 应用电子信息技术， 进一步提高自动化 水平 电力 工业 2.0 将人类带入分工明 确、大批量生产的 流水线模式和“电 热力 工业 1.0 创造了机器工 厂的“蒸汽时 代 ” 1970 年代 初 20 世纪 初 18 世纪 末 能楼 字 新范式的本质：替代了人类专家的角色，把人从开发链条中移出 25/30 口 Intelligence … LLMs 卷积神经网络创始人 Yann LeCun 2018 图灵奖得 主 世界模型 / 数字孪生：形成迭代闭环，这是 Al 获得生命的关键所在 ! 59/80 生命 1.0 生命 2.0 反馈： GPT 输出的文字和文字答案之间的差 距 海量的文字 大语言模型 反馈：世界模型的反馈，学到因果 ! 关键 口群 控软件和仿真软件开发难度、周期和代价非常高 配 置栏 系统流程图 菜单栏 工具栏 开发工具栏子栏 EnergyX 1.0 版 本 EnergyX 2.0 版 本 开发工具栏 浙大经验：在专用软件方面，依然需要死磕的精神

以及MAP-CC等，这些数据集广泛覆盖了网页、书籍、官方媒体等多种信息源，经过不同程 度的清洗与去重处理，为中文语言模型的训练提供了数据基础。今年6月，智源研究院推出 的IndustryCorpus 1.0多行业中英双语数据集及InfinityInstruct千万级指令微调数据集， 强化了预训练模型的基础能力与对话交互能力。 与开源文本数据集比较，当前开源多模态数据集面临着规模小、多样性匮乏及来源单 深耕细作， 华农保险在提升日常办公效率与优化保险业务流程的双重战略方向上，稳步推进大模型 战略布局。 华农的大模型体系由“星问 1.0”App、 “星问V2.0大模型管理中台”和围绕上述两大应 用构建的多个大模型赋能场景组成，华农员工可以通过“星问 1.0”App在移动端和PC端随 时随地访问大模型服务。同时， “星问V2.0大模型管理中台”能够将大模型功能模块化拆分 与迅速集成，并与 展到更多复杂业务场景中。这样的策略不仅是基于公司对大模型技术应用的逐步探索和 深入理解，同时也体现了对业务持续改进和创新的不懈追求。 在明确了落地方向之后，公司自2023年二季度起，陆续推出了星问1.0 APP、星问2.0 大模型管理中台（星问中台）和星问浏览器插件等一系列创新的大模型产品。在持续推动 大模型技术在公司实际业务场景下落地的过程中，公司实施了跨部门协作的工作模式，通 过组织场景

相对通用的人工智能 一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 里程碑： ChatGPT 的成 功 AI 1.0 时代 AI 2.0 时代 图像分类 文本分类 信用评估 房价预测 销量预测 客户分群 新闻聚类 广告定向 社区发现 文生图 文生视频 语音与对话 影视与广告 文章报告 问答内容

LSTM-GAN 混合模型处理时序数据，识别以下异常模 式： 3. 风险分级处理机制 根据置信度分级处置，关键阈值设置如下： 风险等级 评分区间 响应方式 处置时限 紧急 0.9-1.0 自动冻结+审计师弹窗提 醒 15 分钟 高 0.8-0.9 生成核查清单推送负责人 4 小时 中 0.7-0.8 纳入周期性复核队列 24 小时 实际部署时需注意三个实施要点：第一，模型每周自动更新训 市公司数据进行横向对比。例如制造业企业可参考以下基准值 （2023 年行业数据）： 指标 行业均值 预警阈值 增值税税负率 2.8% <1.5%或 >4.2% 所得税贡献率 1.9% <1.0%或 >3.0% 进销项匹配度 98.7% <95% 3. 时序异常检测：运用 LSTM 神经网络分析企业近 36 个月纳税 数据，自动识别季节性波动异常、突然下降等模式。对连续 3 个月税负率下降超过

2023-01-15 2023-03-20 张三 V1.2 系统设计文档 2023-02-10 2023-04-05 李四 V2.0 测试报告 2023-04-01 2023-04-15 王五 V1.0 此外，归档过程中需确保文档的安全性和访问权限管理。建议 将文档存储在加密的共享服务器或云存储平台中，并根据项目成员 的职责分配不同的访问权限。对于涉及敏感信息的文档，需额外设 置密码保护或限制下载权限。

通过以上措施，系统能够在处理大规模数据训练任务时表现出 优异的性能和扩展能力。通常，在分布式计算集群中，训练时间与 节点数量之间存在以下关系： 节点数量 训练时间（小时） 加速比 1 120 1.0 4 32 3.75 8 16 7.5 16 8 15.0 此外，系统还将提供可视化的性能监控工具，帮助管理员实时 了解集群的运行状态，并及时调整资源配置。 通过上述优化措施，系统能够在满足高性能计算需求的同时，