模型，审计智能体需要具备三个核心能力维 度：首先是领域知识的深度适配，包括国际财务报告准则 （IFRS）、美国通用会计准则（GAAP）等超过 2000 项条款的准 确解析；其次是多模态数据处理能力，既能解析 PDF 财报和扫描 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 政策时效性方面的可靠性，例如能够准确识别 2022 年财政部新修 订的收入确认准则（财会〔2022〕25 号）的具体变化条款。 在审计工作流中的技术适配性主要体现在三个维度：首先，非 结构化数据处理能力可解析 PDF 版银行对账单、扫描件合同等传 统 OCR 难以处理的文件，实测显示对模糊文档的字段提取准确率 达到 92%，较传统技术提升 40%；其次，风险预测模块通过分析 历史审计案例库，可自动生成高风险科目预警清单，在试点项目中 DeepSeek 智能体与审计业务系统对 接的核心环节，需实现多源异构数据的标准化处理。该模块通过 API 接口、数据库直连、文件解析三种方式采集数据，覆盖财务系 统（如 SAP、Oracle）、电子凭证（PDF/扫描件）、业务数据库 （MySQL/SQL Server）以及外部数据源（工商信息、税务数 据）。针对审计场景的特殊性，数据采集需遵循完整性、时效性、 可追溯性原则，例如凭证类数据需保留原始哈希值以供校验，时序

50T • 数据来源 • 内部数据 • 互联网新闻 • 互联网论坛 • 学术网站 • 数据格式 • PDF • WORD • HTML • 输出 • 知识库 • 知识图谱 智慧 现 息 值癿 D知 isco识 ver条 infor目

率。 4. 文件解析工具：对于非结构化或半结构化数据，如 PDF、Word、Excel 等文档，可使用 Pandas、OpenPyXL、PDFPlumber 等工具进行解 析。Pandas 适用于处理 CSV 和 Excel 文件，OpenPyXL 专门 用于 Excel 文件的操作，而 PDFPlumber 则适用于从 PDF 文 档中提取文本和表格数据。 5. 日志采集工具：对于系统或应用生成的日志数据，可使用 23E+04 12300 科学计数法转换为标准数值 NULL N/A “ 缺失值标记为 N/A” 此外，对于非结构化数据（如文档、图片、音频等），应根据 其类型进行标准化处理。例如，文档文件应统一为 PDF 或 DOCX 格式，图片文件应统一为 JPEG 或 PNG 格式，并调整分辨率和尺寸 以符合统一标准。音频文件应统一为 MP3 或 WAV 格式，并设置统 一的采样率和比特率。 数据格式标 并按以下目录结构组织： model_delivery/ model_architecture/ ├── model.onnx │ ├── architecture_diagram.pdf │ ├── model_weights/ ├── weights.pt │ ├── training_logs.csv │ ├── config/ ├──

系统应 支持多用户协作考评，允许多个用户同时参与同一考评任务，并通 过权限管理机制确保数据安全和考评过程的透明性。 最后，系统应提供灵活的考评结果导出功能，支持将考评结果 以多种格式（如 PDF、Excel、JSON 等）导出，便于后续分析与存 档。同时，系统应具备可视化能力，通过图表、仪表盘等形式直观 展示考评结果，帮助用户快速掌握模型表现。通过以上功能的实 现，系统能够全面满足人工智能数据训练过程中的考评需求，为模 比结果。此外，系统还支持对考评结果进行趋势分析，生成历史考 评数据的对比图表，帮助用户了解模型性能的长期变化情况。 报告生成后，系统将自动进行格式化和排版，确保输出的文档 符合行业标准。生成的文件格式支持 PDF、Word 等多种类型，用 户可直接下载或通过邮件发送给相关人员。为进一步提升效率，系 统还支持批量生成报告功能，用户可一次性生成多个模型的考评报 告，减少重复操作。 为了保证数据的安全性，系统在报告生成环节设置了严格的权

自动识别与提取工程量数据 在工程量清单编制过程中，DeepSeek-R1 大模型通过其强大 的自然语言处理和图像识别能力，能够自动识别并提取从设计图纸、 施工方案以及相关文档中的工程量数据。首先，模型能够处理 PDF、CAD 等格式的图纸文件，利用 OCR 技术将图像中的文字和 数字转换为可编辑的文本，并结合上下文语义分析，准确识别出材 料类型、规格、数量和单位等关键信息。例如，对于一张建筑平面 图，DeepSeek-R1

图等，针对不同数据提供相应的可视化方案。  交互性：用户应能够通过鼠标悬停查看详细的数据点信息，或 者通过点击某个数据区块获取更多的上下文信息。  导出功能：提供一键导出数据功能，允许用户以常见的文档格 式如 PDF、Excel 等形式下载分析结果。 为了保证用户界面的体验，进行界面可用性测试至关重要。我 们将选取不同类型的用户，进行以下测试流程：  任务完成率：记录用户在特定任务下的完成成功率。 

展示铁路沿线的实景三维数据，用户可以进行自定义视 角的调整。 o 提供环境监测数据（如气候、噪音、振动等）的实时可 视化图表。 3. 报告生成模块： o 自动生成铁路沿线监测和维护报告，支持导出为 PDF、Word 等格式。 o 提供统计分析功能，帮助用户识别趋势、异常和关键事 件。 4. 实时监控模块： o 通过集成的传感器实时获取列车运行状态、轨道状态等 数据，并在界面上高亮显示。 o

Research、斯坦福大学等机构组成的联合研究团队成功构建了MINT-1T⸺一 个规模空前的万亿级交织多模态开源数据集。MINT-1T不仅包含了万亿级别的文本token 与三十亿张图像，还实现了HTML、PDF、ArXiv等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 数据的广度与多样性，为开源多模态大模型的突破性发展注入了新活力。 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、