27 图 42 解锁科技树的成功率（蓝色是 GITM） ............................................................. 27 图 43 各模型完成任务成功率对比 .............................................................................. 27 图 亿美元，预计 2024 年将达到 29.92 亿美元，期间 CAGR 为 54%。 机构预测 2023 年全球自主人工智能和自主智能体的市场规模在 2028 年能达到 285 亿 美元，期间 CAGR 为 43%。智能体的需求增长迅速，企业希望用到最先进的 AI 科技来 实现快速创收，未来智能体软件公司有很高发展潜力。 图21 全球自主人工智能和智能体市场规模 资料来源：marketsandmarkets，海通证券研究所 素的潜在价值，并尝试智能化商业模式。根据 IDC 的数据，软件和信息服务、银行以及 通讯行业在人工智能方面的投资最为突出，预计到 2027 年，这三大行业的投资占比分 别为 23.8%、9.7%和 9.4%。IDC 的调查显示，近一半（43%）的受访组织正在研究生 成式 AI 的潜在应用，其中 2023 年有 55%的金融机构和电信公司投资了生成式 AI 技术。 这些技术正在帮助金融和电信行业提升反犯罪和监控能力，提供个性化的投资建议，并

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？

16 27 42 24 46 16 12 20 25 25 12 20 27 18 33 27 27 27 10 19 28 54 44 44 45 10 19 43 43 10 42 17 10 22 21 11 25 9 42 16 9 15 15 8 39 38 37 33 12 10 10 12 实现自主智能供应链 16

个 IO 单元芯粒，所有芯粒之 间通过 EMIB 多芯片互连桥接封装技术（Embedded Multi-die Interconnect Bridge）技术进行高 速连接。单个计算芯粒拥有最多 43 个内核，可以在同一计算芯粒内高效地处理在线业务，对于大规 模在线业务（如 web 服务、缓存层、云原生微服务）可以在一个 Die 内分布完成，减少跨 Die 通信延 迟，更适合低延迟、大吞吐云业务场景。EMIB 和人工智能等广泛领域被开发者所使用，推动计算架构从 “标量时代” 向 “向量时代” 跃迁。 2、训练场景 至强 ® 6 性能核处理器的 Chiplet 架构集成 3 个计算单元与 2 个 IO 单元，每个计算单元支持多达 43 个核，并利用 EMIB 高带宽互联与统一内存一致性机制，带来类似单芯片大 Die 的计算性能和响 应效率。在很多 AI 任务中，处理器可以直接支持对模型参数的操作，无需对数据进行跨 Die 传输，从

.................................................................................................. 43 综合算力指数 图 目 录 图 1 综合算力指数体系 4.0.................................................................. 人才储备 高校毕业生数量 行业交流频次 举办的算力相关会议活动数量 示范荣誉 获得国家荣誉和算力中心绿色等级、低碳等级、 算力算效等级以及安全可靠、服务能力等方面的 示范荣誉之和 综合算力指数 43 附件四 名词解释 1. 算力 是算力中心服务器对数据处理并实现结果输出的一种能力，是衡 量算力中心计算能力的一个综合指标，包含通用计算能力、超级计 算能力和智能计算能力。常用计量单位是每秒执行的浮点运算次数

training_file= "file ID" , model= "gpt-3.5-turbo" } ) 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 43/80 {"prompt": "", "completion": "

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41 5.1 用户管理模块......................................................................................43 5.2 数据采集模块......................................................................................45 37(5): 123-134. DOI: 10.1016/j.jcst.2022.05.001. 2. 李华, 赵敏. 基于深度强化学习的智能体决策优化[J]. 人工智能 学报, 2021, 43(3): 89-101. DOI: 10.1631/jzus.A2100001. 3. Chen, X., Liu, Y. Deep Reinforcement Learning for Autonomous 145: 123- 140. DOI: 10.1016/j.neunet.2021.11.001. 8. 孙立, 王芳. 深度强化学习在智能体路径规划中的应用[J]. 机器 人, 2021, 43(4): 567-579. DOI: 10.13973/j.cnki.robot.210456. 9. 李明, 王海. 智能体开发框架设计与实现[J]. 软件学报, 2020, 31(8):

ALOHA2[58] TidyBot[49], VIMA[50], Instruct2Act[51], VoxPoser[52], VilA[30] RoboGen[42], Mimicgen[43], Scaling up and distilling down[44], DrEureka[45], Omnigrasp[46], Meta-World[47], BEHAVIOR-1K[48] demonstrations. In: Proceed- ings of the 7th Conference on Robot Learning. Atlanta, USA: PMLR, 2023. 43 Ha H, Florence P, Song S. Scaling up and distilling down: Lan- guage-guided robot skill acquisition

...................................................................................................43 3.3 智能审计算法选型..................................................................................... 师标记的误判案例会自动加入模型再训练样本；第三，对检测出的 异常交易自动生成结构化报告，包含交易链路图谱、关联方关系网 和同类案例参考。测试数据显示，该方案可使异常交易发现效率提 升 6.8 倍，同时将人工复核工作量减少 43%。 4.2 风险预警与评估 在风险预警与评估模块中，DeepSeek 智能体通过实时监测审 计数据流，结合预设规则与机器学习模型，动态识别异常指标与潜 在风险点。系统内置行业风险特征库（如金融业的资金池异常波 通过上述优化，系统在标准审计环境（8 核 32GB 服务器）中 可实现： - 单日审计任务处理能力从 15 万提升至 220 万条 - 95%的简单审计请求响应时间<1 秒 - 复杂审计任务平均耗时从 43 分钟缩短至 8 分钟 - 异常场景下的故障恢复时间控制在 90 秒内 6.3.1 响应速度提升策略 在审计智能体的响应速度优化中，我们采用分层策略，通过基 础设施优化、算法调优和资源调度三方面实现毫秒级响应。以下是

· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.1 落地路线方法论· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 3.1.2 关键环节及技术· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 27 3.保险业落地实践篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 43 1.1.4 应用：日益广泛深入，多领域齐头并举· · · · · · · · · · · · · · 17 3.2 保险垂直领域大模型构建及评测· · · · · · · · · · · · ·