科研与学术⽅式和效率→通过⼤模型进⾏科研 课题筛选、⽂献收集、数据结构化提取和分析、 摘要及初稿撰写等 医⽣ 基于DeepSeek推理模型，整合患者的信息，辅助医⽣深度问诊、 鉴别诊断、病情分析和建议，提出治疗、预防等建议 • 基于Deepseek⼤模型，再现医⽣临床思维链路的推理模型 • ⾃动⽣成病情分析、IDC⾃动编码 • 分析准确率达90%，为医⽣提供权威决策⽀持 • 指出权威出处（如指南、专家共识等）

1. 因子解析：收集历史风格指数和因子收 益率 数据。 • 2. 资金信号捕捉：监测 ETF 资金流向、主 动 型基金持仓变化。 • 3. 市场情绪映射：直接接入推理模型分析 财经 媒体关键词主题、情感与热度。 • 4. 量价验证：通过行业 Beta 系数离散度、 板块相关系数矩阵突变捕捉风格转换前兆。 场景 1 ：竞争格局实时监控 • 1. 产业趋势前瞻：技术图谱构建：抓取学 • 3. 拥挤度预警：通过公募基金超配比例、 期权隐含波动率斜率识别交易过热行业。 • 4. 事件驱动校准：预判财报季、行业政策 发布时间节点对动量因子的扰动。 • 5. 多指标择时：利用推理模型对波动率、 流动性、行为金融的结构性及非结构性数 据挖掘择时信号 • 1. 流动性黑洞预警：监测限价订单簿厚度 变化、大宗交易折价率异常波动。构建做 市商库存峰值预测模型（结合 ETF 申购赎

m 3.3“1” 个模型构建平台 口大模型构建平台由模型中心、知识中心、工具 库 以及智能体中心四大模块组成： 多模态支持 既支持大语言模型 ( 包括 DeepSeek R1 推理模型 ), 也 支持视 觉模型、语 音模 型 语言模型 图像理解 多来源快速接入 支持私有化部署的开源模型和微调 模型，也 支持互 联网商用模型。 私有模型 互联网模型 模块功能组织 大模型实践体会 从单任务智能体到多智能体联合的转变 从单一的单个能力的智能体到复杂的多任务联动的智能，一个智能体 解决多个问题，帮助我们在发展与保护之间走出更优雅的平衡。 从语言模型到空间推理模型的转变 当前多模态大语言模型在语言理解，在空间认知和理解方面的能力 较 差 ，空间推理能力是 解 决自然资源行业问题的核心。 传统信息化主要从场景出发，但是大模型时代复杂的覆盖处室全类需求，

展的关键方向之一。目前，深度学习模型虽然在处理复杂政务数据 时表现出色，但其内部机制往往被视为“黑箱”，难以解释其决策过 程。未来，通过引入可解释性更强的算法和模型架构，如基于注意 力机制的模型或因果推理模型，可以有效提升政务大模型的透明度 和可信度，使其决策过程更加透明，便于监管和审计。 其次，多模态融合技术将成为政务大模型的重要发展方向。政 务数据通常包含文本、图像、视频等多种形式，如何将这些多模态

TensorFlow 开发者带来任何额外负担。 • 低精度优化：配合全新第三代英特尔® 至强® 可扩展处理 器，TensorFlow 开发者可以通过低精度数据类型 Bfloat16 为训练与推理模型加速，获得至多2倍的性能提升且保持模 型精度不变。基于英特尔® 架构优化的 TensorFlow 提供了 包括手动、自动等多种 Bfloat16 模型转换解决方案，用户 可以根据实际情况选择不同的方案来满足对于性能或使用体