性能指标测试显示，在典型 CRM 业务场景下，DeepSeek 的 响应时间完全满足实时交互需求： 并发请求数 平均响应时间 (ms) 吞吐量 (QPS) 错误率 50 320 156 0.01% 100 350 286 0.03% 500 410 1219 0.12% 系统集成时需注意两个关键兼容性保障措施：首先，通过字段 映射模板实现 CRM 自定义字段与模型输入参数的动态匹配，例如 将 系统集成拓扑采用混合部署模式，客户敏感数据存储于本地化 CRM 数据库，通过专用数据管道向云端 DeepSeek 模型服务推送 脱敏特征数据。实时交互类场景部署边缘计算节点，将模型推理延 迟控制在 100ms 以内。历史数据迁移采用分片增量同步策略，每 批次处理 5 万条记录，失败自动重试 3 次后进入死信队列人工干 预。 异常处理机制包含三级熔断策略：当接口错误率超过阈值时， 依次触发（1）请求降级返回缓存数据（2）流量限速 DeepSeek-V3（128K 上下文版本）的推理需求，建议采用以 下基准配置： - GPU 算力：单实例至少配备 NVIDIA A100 80GB 显卡，处理典型 CRM 工单分析任务时，响应时间可控制在 800ms 以内。若需支持 高并发（>50 QPS），建议采用 A100 集群或 H100 加速卡。 - 内存：每实例 64GB DDR4 内存为最低要求，复杂客户画像生成 场景需扩展至 128GB 以避免频繁换页。

Qwen2.5-72B l Qwen2.5-72B l Claude 3.5 Sonnet l DeepSeek-2.5 l GPT-4o mini 模型性能/价格比最优区间 (对数坐标)100 10 -9- DeepSeek影响：门槛全面降低，千行百业加速融AI DS作为一款现象级应用，对全社会开展了一次人工智能科普再教育，DS C端应用人人装，人人感受人工 智能，政府、企业管理者 01 04 05 -12- 中美在AI领域的对比：人才与技术 n 我国高端人才的数量和密度跟美国有明显差距 n 我国AI领域重大原创性成果的数量落后于美国 人工智能领域被引用最多的100篇论文（2020~2022） -13- 中美在AI领域的对比：企业 n 中美头部高科技企业的市值差距非常显著 n 我国AI独角兽的数量和估值落后于美国 n 头部高科技企业 n 美国7大科 英伟达：拥有A100、H100、B200等GPU芯片，性 能和稳定性遥遥领先，又有CUDA生态加持，在AI芯 片市场牢牢占据主导地位 l AMD：MI300系列 l Google: TPU l Groq：高性能AI推理芯片 l 博通：在ASIC（专用集成电路）定制芯片领域表现 突出，2024年市值突破万亿美元 l 华为：昇腾系列芯片，产品性能和销量国内领先， 910B性能对标A100 l 其

Deepseek 大模型时，首先需要对硬件资源 进行规划和配置。考虑到大模型的计算需求，建议采用高性能 GPU 服务器集群，以确保模型训练和推理的效率。每个节点应配 备至少两块 NVIDIA A100 GPU，以保证足够的并行计算能力。服 务器之间通过高速 InfiniBand 网络连接，确保数据传输的低延迟 和高带宽。 在软件环境配置方面，采用容器化技术（如 Docker）进行模 型部 以衡量模型在不同阈值下的分类能力。对于多分类问题，我们采用 宏平均和微平均 F1 分数，以综合评估模型在各个类别上的表现。 以下是一些关键训练参数的示例： 参数 设置值 批次大小 128 学习率 0.001 训练轮数 100 优化器 Adam 正则化系 数 L1: 0.01, L2: 0.02 通过以上步骤和策略，我们能够确保 Deepseek 大模型在银行 系统中的高效训练和优化，为后续的部署和应用奠定坚实基础。 以下为性能优化后的主要指标对比： 优化措施 响应时间 （ms） 资源利用率 （%） 准确率 （%） 剪枝和量 化 150 65 99.8 缓存机制 50 75 100 负载均衡 100 80 100 容器化部 署 120 85 100 通过上述优化措施，银行系统能够在保证高准确率的同时，显 著提升响应速度和资源利用率，为业务稳定运行提供有力支撑。 8.1 性能基准 在 Deepseek

关键技术指标对比表： | 维度 | 传统审计方式 | 人工智能辅助 审计 | 提升幅度 | |——————–|————–|——————| ———-| | 数据处理效率 | 100 笔/ 小时 | 800 笔/ 小时 | 700% | | 异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp 数据处理效率 8 小时/ GB 2 ≤ 小时/ GB ≤30 分钟/ GB 维度 基线水平 一期目标 二期目标 规则覆盖度 58% 85%+ 95%+ 全量扫描占比 18% 60% 100% 误报率 22% ≤15% 8% ≤ 通过部署 DeepSeek 智能体，计划实现审计作业流程的范式转 ” ” ” 移：从 人工主导抽样检查 转变为 AI ” 驱动全量分析 ，最终使高风 险事项识别准确率提升至 在此背景下，行业对智能工具的诉求呈现三个关键特征：第 一，处理速度需要达到千万级数据/小时的吞吐量，某四大会计师 事务所的测试数据显示，当响应延迟超过 2 小时时，审计师的决策 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 交叉验证，如下表所示的风险指标覆盖率对比： 指标类型 传统工具覆盖率 行业要求标准 财务异常 68% 95% ≥ 合规性条款 52% 90% ≥ 关联交易 45% 85% ≥

candidates. These candidates are then tested on a specific log dataset (in our case the first 100 logs from Android), with the most effective prompt chosen based on performance. Format Control: session-level F1-score of anomaly. A session is formed using fixed-window grouping with a length of 100 log templates. • Despite the existing methods being trained on thousands of logs, for the human evaluation, accompanied by LogPrompt's actual outputs, with 100 logs related to log parsing and 100 related to anomaly (evenly distributed across domains). • Incorrectly

确保历史数据的完整性和实时数据的准确性，覆盖主要市场和行 业。 - 模型精度：通过交叉验证和回测，确保模型预测的准确性和 稳定性，回测年化收益率需达到 15% 以上。 - 响应速度：系统响应 时间不超过 100 毫秒，确保交易决策的及时性。 - 风险控制：引入 多层次的 2.2 项目范围界定 本项目旨在通过引入 DeepSeek 技术，优化股票量化交易策 略，提升交易效率和收益率。项目范围涵盖从数据采集、模型构建 等。当交 易行为超出预设阈值时，风控系统会立即触发预警机制，并采取相 应措施，如自动平仓或暂停交易。以下是一个典型的风控规则表示 例： 风控规则 阈值 触发动作 单笔交易金额限 制 100 万元 拒绝交易 每日交易总额限 制 1000 万 元 暂停当日交易 单一股票持仓比 例 10% 触发平仓操作 止损触发条件 -5% 自动平仓 日志记录系统为交易活动提供了完整的审计追踪功能。每条交 TensorFlow 或 PyTorch 作为深度学习框架，Kubernetes 用于容器编 排，Prometheus 用于系统监控。 以下是系统集成的关键技术指标： 指标项 目标值 备注 数据延迟 ≤100ms 从数据获取到策略生成的时间 系统可用性 ≥99.9% 全年可用时间占比 交易执行时间 ≤50ms 从策略生成到指令发送的时间 风险监测频率 每秒 10 次 实时监测市场风险 模型训练时间

~2,000 GPUs, 竞品使用 10,000+ GPUs 人工智能的 Sputnik 时 刻 被美国及其盟友列入各种限制 更低的研发成本 * $5.6M vs. OpenAI’s $100M+ 投资浪费 业务系统 A 对外出入口 A 应用逻辑 A 算法 算力 适应性差 业务系统 B 对外出入口 B 应用逻辑 B 算法 算力 项目周期长 业务系统 C 对外出入口 jupyter 的高效自定义镜像制作工具 训练指标监控：丰富的指标监控及告警，覆盖网络及 GPU 算力 内置训练加速：全新升级 Angel 训练框架加速能力，性能提升 30% 精调数据配比训练： 内置 100+ 任务类型精调配比数据 AI 框架 u Pyspark ， pytorch, vllm ， megatron 等 通用训练框架 u triton, vllm, sg lang, sd 高准确的复杂文档解析、切分能力 基于 OCR 大模型，打造的解析引擎，突破图文混排版面分析、 复杂表格识别等文档解析技术瓶颈，支持超过 20 类文档类型。 业界首个支持 200MB 以上超大文档 vs. 业内普遍 100MB 内 丰富的文档类型，超过 26 类 vs. 业内普遍 10 类以内 支持图文混排（多列排版）版面分析 、图文表 / 公式 / 页眉等元素识别 识别精度高、图片元素不丢失 大模型知识引擎

.......98 6.3.1 数据收集来源...........................................................................100 6.3.2 数据清洗与标注.......................................................................102 7. 风险评估与管理 改善了其生活质量。 根据最新的市场研究，以下是各个应用案例的数量及其所占的 比例： 应用领域 案例数量 占比 医学图像分析 150 30% 临床决策支持系 统 120 25% 药物研发 100 20% 患者管理与教育 80 15% 其他 50 10% 这些应用案例的汇总显示出 AI 生成式大模型在医疗行业的广 泛应用与迅猛发展。在过去几年中，随着数据的积累和计算能力的 提升，医疗场景中的 维护成本都需纳入考虑。根据行业标准，初期开发一个 AI 模型的 成本可能在 100 万到 500 万美元之间，包括数据采集、模型训练和 系统集成等费用。为了准确反映经济可行性，我们可以估算不同规 模医院的投资回报情况。 举例如下表： 医院规模 预计初期投资 (万美元) 年运营成本 (万 美元) 预计年收益 (万 美元) 投资回收期 (年) 小型医院 100 20 50 2.0 中型医院 300

理后的数据，采用预训练-微调的技术路线，训练一个能够适应多 场景任务的 AI 模型。模型的训练过程将注重优化参数效率和数据 利用率，确保模型在有限资源下仍能保持高性能。模型训练的关键 目标包括： - 模型参数量控制在 100 亿以内 - 训练时间不超过 30 天 - 模型在基准测试中的准确率不低于 90% 最后，实现知识库与 AI 模型的无缝集成。将训练完成的 AI 模 型嵌入知识库系统中，支持实时数据更新和模型迭代优化。通过 殊现象，具有一定的研究价值。此时，可以选择保留异常值，并在 后续分析中单独处理。 为更直观地展示异常值处理的效果，可以使用下表对处理前后 的数据进行对比： 数据点 原始值 处理后的值 处理方法 1 100 50 均值替换 2 200 50 均值替换 3 300 删除 删除 通过上述方法，可以有效识别并处理知识库中的异常值，从而 提升数据质量，为后续的 AI 大模型训练提供可靠的数据基础。 2 GPU 集群作为主要计 算单元。对于大规模 AI 模型的训练，GPU 在处理矩阵运算和并行 计算方面具有显著优势。具体配置建议如下： - GPU 型号：推荐使 用 NVIDIA A100 或 H100，单卡显存容量分别为 40GB 和 80GB， 适用于处理大规模矩阵运算。 - GPU 数量：根据模型参数量和训练 速度需求，初始配置建议为 8 至 16 卡，并可根据实际需求动态扩

22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内自我对 弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo > 人工智能拥有了从无到有的学习能力，从基于规则的 专 家系统转向了自我学习与适应的智能体系。 1997 年深蓝战胜人类国际象棋冠军 这一阶段的人工智能主要依赖于预先设定的规则和 57/80 AlphaGo Zero 的成功不仅是算力 + 算法 + 数据，还有数字化的棋盘 ! 2017 年 10 月， AlphaGo Zero 在 3 天内 自我对弈 490 万盘，以 100:0 击败 AlphaGo 2016 年 3 月， AlphaGo 以 4:1 赢了人类围棋世界冠 军 一些学者坚信世界有一种「世界模型」 , 并着力开发一 种 新的类似大脑的 Al 架构，是通过更真实地模拟现实世 … · 能源领域传统 Al 发展困境 2 023 年 6 月 15 日 NVIDIA CEO 黄仁勋 「 5 年实现 AGI, 10 年算力提高 100 万倍」 > 未来的 Al 将会自我生成数据来 进行强化学习； > 要 让 Al 完美地生成图像与视频， 必须要让它基于物理学，创建 一 个世界模型。 2018