要经过 USE (Universal sentence encoder)[123] 处理 后与图像对齐, 与初始图片一起经由 EfficientNet[124] 层提取出特征, 之后通过 FiLM[125] 对提取的特征进 行调节, 使得模型能够根据给定的文本指令动态调 整其对图像的理解, 随后特征经过 tokenlearner 模 块生成特征, 最后送入 Transformer 并输出离散动 作指令: Proceedings of the 32nd AAAI Conference on Artificial Intelli- gence. New Orleans, USA: AAAI Press, 2018. 125 Chen X, Djolonga J, Padlewski P, Mustafa B, Changpinyo S, Wu J L, et al. PaLI-X: On scaling up a

..................................................................................................125 15.3 教训与启示.......................................................................................

...123 6.2.3 跨部门协作...............................................................................125 6.3 解决方案.........................................................................................

.123 13.3 持续改进建议.................................................................................125 13.4 合作与拓展计划..............................................................................126 14

签进行关联匹配。通过对比人工审计与智能体辅助审计的风险 场景识别数量差异，计算覆盖率提升值。典型数据如下： o 人工抽样审计覆盖场景：200 个/月 o 智能体辅助覆盖场景：450 个/月（提升 125%） o 其中新兴技术相关风险场景（如 AI 算法偏差）覆盖率从 15%提升至 65%。 3. 长尾风险捕获能力 通过智能体的持续学习机制，对低频但高危害风险（如供应链 中断的二级传导效应）的捕获比例显著提高。采用蒙特卡洛模

实际案例分析...........................................................................................125 8.1 国内外成功案例................................................................................127 8

124 13.4 服务级别协议..................................................................................125 14. 项目管理和控制......................................................................................127

.123 6.3.1 内容营销..................................................................................125 6.3.2 网络推广..................................................................................127 7

123 5.3 风险应对策略....................................................................................125 5.3.1 技术风险应对...........................................................................127 5.3.2

· · · · · · · · · · · 124 中科万国大模型应用方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 125 图14 图15 图16 图17 图18 图19 图20 图21 图22 图23 图24 图25 图26 图27 图28 � � � 2023年被誉为“大模型元