税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 领域大模型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中

深桑达：发布政务大模型，落地 AI+政务 [Table_Title2] 深桑达 A(000032) [Table_Summary] 核心观点: 中国电子云发布星智政务垂直领域大模型 7 月 6 日，在 2023 世界人工智能大会人工智能应用创新论 坛上，中国电子云基于 70+城市数字化治理实践的经验，重磅 发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库（如城市建 设的数据专题库）等，满足客户实际的数据咨询需求（如城市 交通情况、教育情况），并实现面向政务相关事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 大屏解读和（2）面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 平台构 建统一底座融合大模型技术，作为运营和管理的行业智能平 台，开放支持基础大模型、行业大模型。 “N”是投资建设 N 个可信智算中心：可信智算中心有望 年内率先落地北京武汉。北京智算中心预计今年 10 月份完成一 期建设，规模为 100P；武汉智算中心下半年启动，规划总规模 超过规模 500P，分 2-3 期完成建设。 “M”是联合生态打造 M 个行业模型：如政务、医疗、金 融、

deepseek 模型 电子政务知识库建设方案 目 录 1. 项目背景与目标....................................................................................................3 2. 需求分析与规划........................................... .......................................................16 3. deepseek 模型接入方案................................................................................29 4. 知识库构建方案............................... 需求。为了解决这一问题，本项目旨在引入先进的深度学习和知识 图谱技术，构建一个基于 DeepSeek 模型的电子政务知识库，以提 升政务信息的智能化处理和应用水平。 项目目标在于实现以下几个方面的突破： - 构建一个全面、准 确、动态更新的政务知识库，覆盖政策法规、公共服务信息、行政 流程等多个领域。 - 利用 DeepSeek 模型的高效学习和推理能力， 实现对政务信息的高效索引、查询和推荐，提升政务服务的响应速

面向审计行业 DeepSeek 大模型操作指南 版本 1.0 | 适用对象：审计从业人员 南京审计大学 计算机学院大模型团队提供 2025 年 2 月 8 日 目录 1 DeepSeek 基本概况.............................................................................................. ..........................15 4.3.4 测试部署模型 ................................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型.......................................... ................23 1. DeepSeek 基本概况 DeepSeek 是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 “ （简称 深度 求索 ”）开发的一系列人工智能模型。该模型拥有数以亿计甚至更多的参数，通 过在海量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息；并支持智 能对话、准确翻译、创意写作、高效编程、智能解题和文件解读等多种功能。其 “深度思考

项目编号： DeepSeek 智慧政务数字政府大模型微 调 设 计 方 案 目 录 1. 项目背景与目标............................................................................................6 1.1 项目背景................................. ......7 1.1.1 政务场景的自然语言处理需求.....................................................9 1.1.2 DeepSeek 模型的现有能力分析...............................................12 1.2 项目目标................................. ..39 2.3.2 数据集平衡策略.........................................................................41 3. 模型微调策略设计......................................................................................42 3.1

AI 大模型赋能公共安全 整体解决方案 目 录 1. 引言 ............................................................................................................. 6 1.1 背景介绍 .......................................... .................................................... 8 1.2 AI 大模型在公共安全中的潜力 .......................................................... 10 1.3 文章目的 .................................................... ................................. 51 3.3 AI 模型选择 ........................................................................................ 53 3.3.1 深度学习模型 ............................................

大模型在宁波市自然资源规划管理中的 探索与实践 宁波市自然资源和规划大数据中心朱锦辉 2025 年 4 月 17 日 血山 山 nmm 而皿 业 mml 01 基本概况 02 总体设计 03 实践探索 0 4 总结展望 汇报提纲 03 实 践 探 索 02 总 体 设 计 04 总结展望 01 基本概况 抢抓通用人 工智能发展新机遇，推动人工智能技术赋能经济社会高质量发展。争创国家人工智能创新 应用先导区，基本建成全国人工智能垂直模型创新地、智能计算先行地、场景应用示范地。 建成高质量数据集 10 个；培育有全国影响力的垂直大模型 5 个，打造人工智能创新试点应 用 30 个以上。 省市相关部门发布人工智能相关政策 浙江省政策 口 2024 年 10 月，省发展改革委发布《浙江省“人工智能 月，省发展改革委发布《浙江省“人工智能 +” 行动计划 (2024—2027 年 ) 》全 面实施“人工智能 +” 行动计划， 加快推动大模型深度嵌入千行百业，到 2027 年， 培育形 成 10 个以上全国一流的垂直行业大模型， 500 个以上可复制推广的标杆应用场景， 1000 个 以上融合示范案例，全力打造人工智能创新发展和融合应用高地。 附件 2 宁波市加快推进人工智能高质量发展高水平

项目编号： 钢铁行业预测 AI 大模型 应 用 方 案 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 钢铁行业现状............................ 35 2.4.2 热处理与表面处理......................................................................37 3. AI 大模型应用的目标..................................................................................39 3.1 提高生产效率 .......................................69 5. AI 模型开发与训练.....................................................................................72 5.1 模型选择...............................................

AI 大模型对智能汽车产业的影 响 第七届国际丝路新能源与智能网联汽车大会 9 月 23 日｜西安 3 AI 大模型对汽车产业链的影 响 ChatGPT 与 AI 大模型 AI 大模型在汽车业的应 用 2 目录 1 （单位： 月） 2 13 26 Snapchat Facebook 2022 年 11 月 ，美国科技公司 Open AI 发布 ChatGPT ， Generative Pre-trained Transformer ） ，是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型， 它 成功的关键之一 ，是 Open AI 使用了海量数据进行预训练。 5 年间 ， GPT 的参数量已从亿级飙升至万亿级。 据不完全统计， 目前已发布 的国内大模型中： 参数量超过 10 亿的有 79 个， 其中， 参数量最高的达到 174 万亿。 GPT-4 四代 Transformer 模型。该模型采用自注意力（ self-attention ）机制 ， 其 优点在于并行度高 ，可一次性处理所有输入数据 ，使 ChatGPT 能对词语序列的概率分布进行建模 ，利用上下 文 信息预测后续词语出现的概率分布。 三种常见模型的特点对比 ChatGPT 成功关键之二：新模型 CNN 模型只能对标注过的物体 进 行相似度的比对 RNN 模型无法进行并行计算，