式 文 件 存 储 CFS/Turbofs/Goosefsx u 私有化 NFS 协议存储 NAS/CSP 云服务器 u 公有云 HCC 高性能服务器，一键纳管 u 私有化服务器，支持 X86+ARM 统一纳 管 自研行业大模型 u 金融 / 汽车 / 医疗，提升垂类任务性能 u 支持知识增强、实时更新知识库 开源大模型 u Deep seek 全 系 u Llama/baichuan/chatglm/Qwen

AffordanceLLM[94], Affordance Diffusion[95], CoPa[96], VoxPoser[52], KETO[97], Robo-ABC[98], KITE[99] C2F-ARM[86], PerAct[87], LangSplat[88], Splat-MOVER[89], LLM-Grounder[90], AVLMaps[91], Act3D[92], AdaptiGraph[93] CLIP 等大规模预训练模型的能力, 以弱监督的方式学习 场景的 3D 语义表示, 构建了一个从空间位置到语 义特征向量的映射函数, 能够处理分割、实例识别、 空间语义搜索和视图定位等多种任务. 文献 [86] 提出了 C2F-ARM 算法, 实现了由粗 到细的 Q-attention 机制, 它在给定体素化场景的 情况下, 学习应该“放大”场景的哪一部分. 通过迭 代应用这种“放大”行为, 实现了对平移空间的几乎 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). New Or- leans, USA: IEEE, 2022. 86 Shridhar M, Manuelli L, Fox D. Perceiver-Actor: A multi-task transformer for robotic manipulation

3.1 405B DeepSeekV3 671B 下降一个量级 训练耗时 单元：万GPU小时 DeepSeek-V3 MMLU 得分 API价格￥/M tokens 90 82 86 ★ l Llama3.1-405B l GPT-4o l Qwen2.5-72B l Qwen2.5-72B l Claude 3.5 Sonnet l DeepSeek-2.5 l

等重复性任务，创造出更大价值。 实现自主智能供应链 17 参与本次调研的企业领导者包括首席运营官、 首席供应链官、首席数字官和首席技术官，他们 普遍认同自主智�供应链能够带来诸多益处，包 括自主化系统能够降低成本（86%的受访者认 同）、提升效率（76%）、增强敏捷性（77%），以 及流程提速（63%）。然而，实现供应链自主化 对许多企业而言并非首要战略重点。仅有25% 的受访者表示自主智�供应链是其关键优先事

...................................................................................................86 5.5 全面推广与培训...................................................................................... 实际案例中，某制造业客户通过部署该方案，在季度审计中实 现： - 流程合规检查耗时从 120 人天缩短至 8 人天 - 异常发现率提升 40%（原人工抽查覆盖率为 15%-20%） - 通过历史偏差的机器学习，预测并阻断 86%的潜在违规操作 该方案特别适用于高频、多节点的复杂流程（如跨境贸易通 “ 关、医药研发阶段评审），既能满足监管机构对 可追溯、可验 ” 证 的合规要求，又能通过持续学习机制适应制度更新（如 2024 务数据测试 误报率（最终控制在 1.2%以下）；4）增量学习部署阶段，建立审 计结论反馈闭环，确保模型周级迭代更新。实际应用中，某制造业 客户年审项目数据显示，该方案将现场审计人日从原计划的 86 人 日压缩至 53 人日，同时关键控制点覆盖率从 83%扩展至 97%，证 明其兼具效率提升与质量强化的双重价值。后续优化方向将聚焦于 跨境审计场景下的多语言合规校验，以及区块链账本的智能穿行测

· 83 图12 图13 国寿投资GPT· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 86 国寿知识检索· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 87 太保“搭台”与“唱戏”· 今年9月，由商汤科技携手清华大学、上海AI实验室、哈尔滨工业大学、香港中文大学、 复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出的OmniCorpus项目，再次将开源多模态 数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图像与16,960亿个文本标记的 �� 算力是推动大模型技术发展的基础。随着硬件技术的进步，算力的不断提升，为大模 型的训练和应用提供了强大的支持。 （1）GPU和TPU计算能力提升

...................................................................................................86 11.1 测试计划制定......................................................................................

.........83 4.2.3 模型评估与验证.........................................................................86 4.3 系统集成与部署..................................................................................87 4

1 项目规划.............................................................................................86 6.1.1 时间表........................................................................................88

够快速 准确地提供决策支持，极大减轻了工作负担。 为了更直观地展示用户反馈，以下列出了几个关键指标的用户 满意度评分：  模型准确性：88%  用户界面友好度：87%  响应速度：86%  对工作效率的提升：90%  技术支持服务：84% 此外，通过深入分析调查数据，我们还发现了一些改进空间。 例如，部分用户建议增加更多定制化功能，以适应不同项目的特定 需求。针对这