设置为 24 小时 - 连接复用：保持长连 接存活时间 120 秒，心跳间隔 30 秒 实施时需在测试环境验证接口稳定性，建议使用 Postman 进 行 2000 次/秒的压力测试，确保 P99 延迟<500ms 后再进入生产部 署。所有接入过程需通过审计日志记录，满足 GDPR 等合规要求。 4.1.2 数据标准化处理 数据标准化处理是确保 CRM 系统与 DeepSeek 大模型高效交 内，采用压缩二进制传输优化大数据量场景性能。 关键性能指标需满足以下要求： 指标 目标值 监测方式 并发处理能力 ≥1000 TPS JMeter 压力测试 平均响应延迟 <500ms (P99) Prometheus 监控 数据吞吐量 50MB/s 网络流量分析工具 接口版本管理采用路径版本化策略，通过 HTTP 头 X-Api- Version 实现灰度发布。错误码体系遵循 RFC "history_tags": ["urgent", "vip"] } } } 性能指标要求 指标 目标值 监控方式 平均响应时间 ≤800ms Prometheus+Grafa na 99 分位延迟 ≤1.5s 分布式链路追踪 吞吐量 2000 TPS 压力测试报告 错误率 <0.1% ELK 日志分析 异常处理机制 1. 服务端返回标准错误码体系： - 4xx 级错误由客户端重试解决（如

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] 负责根据预测的布局和物体图 像合成手−物体交互的图像. 这一步骤考虑了手部 外观的多样性, 如形状、手指关节和肤色等. 两个模 块均建立在大规模预训练扩散模型的基础上, 以利 用其潜在表征能力. 在 KITE[99] 中, 研究人员使用关键点来提取可 供性. 关键点定义为图像中的 2D 点, 可以指导模型 从 2D 图像中获取底层的动作. 给定自然语言指令 后, KITE 使用一个锚定模块 (grounding 直接使用大模型进行机器人的动 作规划往往无法精确地控制结果, 难以进行细粒度 的操作, 如“抓住杯子”与“抓住杯柄”的难度截然不 同. 一些工作通过接受人类提示来加强模型对该区 域的关注的方式解决这一问题. 与 KITE[99] 类似, MOKA[85] 同样利用关键点进行低层次动作的推理. 不同的是, MOKA 中的关键点由用户在图像中标 出, 作者将该方法称之为视觉提示. 视觉提示有利 于将动作生成问题转化为视觉语言模型能解决的视

六百万用户正在使用的对话式在线个人助理服务 • 理解 - 交互 - 咨询 - 任务完成，实现交易闭环 • 日均需求会话数超百万， AI 交互占比 98% • 对接超过 150 个服务商，日程 AI 准确率 99% • 主动交互 DAU 及新增用户数维持高速自增长 领先的企业智能助理 智能对话解决方案赋能企业提升效率 • 具有 AI 能力的机器人平台和智能对话解决方案 • 基于大数据挖掘的用户画像，实现个性化推荐

2 号 叠 电 压 动 服营查寻 B 周月统计 2023 年 V02 2022 年 V01 I loT-HD 智 禁 力 公 集 成 管 理 平 台 1 彩 面 99

异常检测准确率 | 68% | 89% | 21pp | | 底稿生成完整性 | 75% | 98% | 23pp | | 监管更新响应时效 | 2-3 周 | 实时 | 99% | 在实际落地层面，人工智能技术已展现出与审计场景深度结合 的潜力。以应收账款审计为例，智能体可实现： - 自动匹配销售订 单、出库单与收款记录的三单一致性校验 - 动态计算账龄分析并可 | 成 功标准 | 工具链 | |—————-|————————-| ——————————|—————–| | 数据预处理 | 10 万条非结 构化数据导入 | 解析准确率≥99% | Apache NiFi | | 模型服务 | 并发 100 请求/ 秒 | 错误率<0.1%，延迟<1s | Locust+K6 | | 结果 可视化 | 多维度数据渲染 - 关联分析子网：构建图神经网络追踪资金流向闭环 系统集成方案 通过 REST API 封装模型能力，与企业现有审计系统对接需注意： 1. 性能指标要求： - 单凭证处理延迟<300ms（P99） - 批量任务吞吐量≥500 文件/分钟 2. 安全控制： - 数据传输采用国密 SM4 加密 - 实施 RBAC 权限模型，审计轨迹保留至区块链 3. 部署模式支持： - 公有云 SaaS

97 5.1.1 加密技术.....................................................................................99 5.1.2 访问控制..................................................................................101 5 #4A90 E2 界面背景、按钮 辅助色调 #50E3 C2 轮廓、标注 强调色 #D002 1B 弹出提示、警告 字体颜色 #3333 33 主要文本 次要文本颜色 #9999 99 辅助提示 界面布局上，应避免过多的信息堆砌，保持每个页面的视觉平 衡。采用网格布局设计，可以有效地将内容进行分割并保持整齐， 确保用户能够快速找到所需功能和信息。具体的布局设计应包含以 下几点： 金流。同时，为了满足不同用户群体的需求，平台将采取分层定价 策略，具体定价信息如下表所示： 套餐类型 适用用户 月费 API 调用次 数 数据存储上 限 增值服务支持 基础版 个人用户及小 型企业 ￥99 1,000 10GB 无 高级版 中型企业 ￥499 10,000 100GB 部分增值服务 企业版 大型企业 ￥1999 无限 1TB 全部增值服务 在市场定位方面，我们的目标用户不仅包括技术开发者，还包

......97 4.2.1 部署环境搭建.............................................................................99 4.2.2 服务性能优化...........................................................................101 4.2.3 据，设计并实施数据清洗规则，确保数据的准确性、完整性和一致 性。同时，建立数据标准化流程，统一数据格式和语义表达，为后 续的模型训练提供高质量的数据基础。数据清洗的关键指标包括： - 数据准确率提升至 99% 以上 - 缺失值处理率达到 98% - 重复数据 删除率不低于 95%。 其次，构建知识图谱与实体关系网络。通过自动化工具和人工 校验相结合的方式，从清洗后的数据中提取实体及其关系，形成结

· · · · · · · · · 97 5.1.6 中国太保· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 99 5.1.7 华农保险· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 104 5.1.8 众安保险· · · 健康险理赔审核数字劳动力在5月底正式上线。在试点业务中，整案判定准确率达到 93%，明细费用判定准确率经过多轮迭代达到80%，审核案件量达到1万件/月，未来让大 模型通过生产数据不断迭代，提升“自知之明”的水平，目标是99%。达成后，一方面会减少 千万级的审核成本，另一方面，理赔全自动化的实现也为医院直赔等新模式提供了可能。 （2）集团审计助手 辅助审计人员完成风险核查及疑点初筛。上线5个月，覆盖280名审计业务人员，月均

..97 6.3 部署与集成流程..................................................................................99 7. 系统运行维护........................................................................................

97 10.2 系统整体测试....................................................................................99 10.3 问题修复与优化..............................................................................101 10