management: knowledge management and emergency management brain[J]. Journal of Command and Control, 2025, 11（2）: 217-224 摘 要 大语言模型不仅是人工智能领域自然语言处理方向的重大突破，也正在改变知识获取与知识创新的模式。在研究大语 言模型的知识获取与创新的原理之上，探讨了其在应急管理信息 [J]. 指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224 DOI 10.20278/j.jc2.2096-0204.2024.0158 指 挥 与 控 制 学 报 JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL 第11卷 第2期 2025年4月 Vol. 11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 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 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识

我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 未来计算环境贡献智慧和力量。 全球计算联盟 智能产业发展委员会 2025 年 11 月 2 目 录 智算服务案例集 ............................................................ .............. 9 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 ..................................................... 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务 . DCS+ModelMate+运营平台解决方案 ..................................................................... 20 图 11 AI 教育课堂评价系统 .....................................................................................

实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间： - 60% 应对中断的 反应时间： - 62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 行业的数字化变革已经初具成效，AI算法嵌入 流程辅助决策；伴随DeepSeek等生成式AI技 术的普惠，数字化的领头羊们已开始加速规划 自主化能力与落地探索。 10 实现自主智能供应链 11 End to end supply chain activities have been segmented into 28 activities grouped in 9 clusters of 采购寻源、供应商选择及合同磋商 4. 供应商发展与关系管理 计划与排程 5. 供需集成计划 6. 生产排程/物料需求计划（MRP） 7. 运输计划 8. 维修与备件计划 运输 9. 10. 11. 12. 13. 仓库拣选与处理 原材料与零部件补给 运输准备（包装与装载） 运输（货运） 产品搬运 生产制造 14. 15. 16. 生产/制造 产品组装 产品包装

GPT-1 T5 BERT 2020 年 GPT-3 M2m- 100 XLM 进行海量数据学习训练 ，人类的反馈信息成 为模型学习的内容 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布 ChatGPT ，短短三个月内日活跃用 户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022 号线转 2 号线，这样就是 2 站 +5 站，共 7 站， 需 步行 20 分钟，共用时 43 分钟 3. 地铁 3 号线转 7149 路公交车，这样就是 3 站 +11 站， 共 14 站，需步行 11 分钟，共用时 50 分钟 4. 还可以 …… 这样综合看起来，最快的交通方案应该 2 ，共用时 43 分 钟 什么是思维链 (CoT) 从浙大玉泉校区到紫金港校区如何最快出行？

图 10 省级行政区存力分指数 Top10....................................................................... 21 图 11 省级行政区存力分指数-存力规模 Top10......................................................22 图 12 省级行政区存力分指数-存力质量 个省级行政区（省、自治区、直辖市）的综合算力发展 水平，同时，评估地级行政区的算力发展水平。指标数据来源、计 算方法和计算口径见附件一~附件三。 综合算力指数体系 4.0 如图 1 所示。 综合算力指数 11 来源：中国信息通信研究院 图 1 综合算力指数体系 4.0 综合算力指数 12 3.指数体系研究意义 在当今我国算力发展形势下，分析综合算力指数具有多方面的 重要意义。 摸底发展水 省级行政区存力分指数 Top10 2.存力规模 我国省级行政区存力分指数-存力规模 Top10 为广东省、河北省、 江苏省、北京市、内蒙古自治区、上海市、贵州省、浙江省、山东 省、福建省，具体情况详见图 11。广东存力规模全国领先，存储总 体容量和单机架存力水平均位于全国前列。作为我国经济强省和科 技强省，广东拥有众多大型互联网企业、金融机构和制造业企业等， 综合算力指数 22 对数据存储的需

...................................................................................................11 2. 项目目标与范围....................................................................................... ...............................................................................................87 11. 部署与运维............................................................................................ 是 CPU 利用率 ≤70% 65% 是 测试指标 目标值 实际值 是否达标 通过上述系统的性能测试与优化，可以有效提升股票量化交易 系统的性能，确保其在实际应用中能够稳定高效地运行。 11. 部署与运维 在部署与运维阶段，股票量化交易系统基于 DeepSeek 的应用 方案需要充分考虑系统的稳定性、可扩展性和安全性。首先，系统 部署应采用微服务架构，将核心功能模块如数据采集、策略执行、

...................................................................................................11 1.3 项目目标与预期效益.................................................................................... ..............................................................................................132 11. 风险管理............................................................................................. 源利用率及业务适配性。以下是具体实施方案： 1. 计算资源动态分配 采用 Kubernetes 集群实现弹性资源调度，根据 CRM 业务峰谷特 征配置自动扩缩容策略。例如： - 工作日 9:00-11:00 自动扩容至 4 个 GPU 节点，处理客户咨询高 峰 - 夜间缩容至 1 个节点，降低 60%云计算成本 资源分配参数通过 Prometheus 监控实时调整，确保 GPU 利用率 保持在

等大语言模型能与人类进行流畅的对 话, 进行推理任务, 甚至进行诗歌和故事的创作; BLIP (Bootstrapping language-image pre-train- ing)[10]、BLIP2[11]、GPT4-V[12] 等视觉−语言大模型则 能对图片进行图像分割[13]、目标检测[14]、视觉问答 (Visual question answering, VQA)[15]; DINO (De- 图 6 RT-X 收集到的多样化数据[55] Fig. 6 Diverse data collected by RT-X[55] 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 11 作; 而对于多模态输入, 指令使用图像来描述目标 对象或目标状态. 在 VIMABench 的 6 个代表性元 任务上的实验展现了 Instruct2Act 强大的竞争性能. 4 数据来源 of the International Conference on Machine Learning. Honolulu, USA: PMLR, 2023. 19730−19742 11 Wake N, Kanehira A, Sasabuchi K, Takamatsu J, Ikeuchi K. GPT-4V(ision) for robotics: Multimodal task

明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低 你有 freestyle 吗？ 帮我找个人来家里打扫卫生 [ 打车 ] 肯德基到公司 查一下附近卖麻小的餐厅 预约保洁阿姨上门 相同意思 多种表达 多轮

............9 1.3 实景三维 AI 大模型的优势..................................................................11 1.4 项目目标与愿景..................................................................................12 2 .................179 10.2.2 其他交通运输系统的集成......................................................181 11. 总结与展望............................................................................................ 日期 工作内容 责任人 备注 2023/11/0 1 现场勘察与路线规划 张三 预估 2 天完成 日期 工作内容 责任人 备注 2023/11/0 3 设备测试 李四 测试通过报告 2023/11/0 5 数据采集（第一阶 段） 王五 预计采集 5 天 2023/11/1 0 数据上传与初步处理 张三 完成数据上传 2023/11/1 2 数据复核 李四 修正数据错误