环中的重要环节，通过仪 价值飞轮法是一种从本质出发，以解决问题为导向的关键思路策略，它帮助个人或组织实现持续 的价值提升。 Page 14 价值网法 相较于价值飞轮法强调的单点突破，价值网法则注重整体优化。其定义是根据本质解，为解决问 题“配资源”的重要方法。 01 客户价值网 企业的各类客户 （或用户） 02 供应商价值网 企业的各类供应商 03 资本价值网 企业的投资或资金 ，可以不断循环并进行优化。 14 基于上述分析，要关注单个环节的优化，还要从整体角度构建一个协调一致、高效运转的价值网 络。价值飞轮法提供了一个理解业务逻辑和识别关键驱动力的有效工具，而价值网法则有助于进 一步拓展视野，将各种利益相关者纳入考虑范围，实现更全面的优化。然而，仅凭文字描述往往 难以直观呈现整个价值网络的全貌。因此，引入了画布法这一视觉化工具，将价值网中的各个要 素以图形化

在2020年提出Scaling Laws（尺度法则）。对于基于trans- former的大模型而言，在AI训练中有以下结论：1）模型规模要大：即增加模型参数量、数据集和计算量， 就可以得到性能更优的模型。2）模型参数量、数据集以及计算量之间存在幂律关系。3）随着模型规模增 加，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。尺度法则正在驱动大模型硬件部署走 向更大集群。早期AI

， 以此类推，根据前 m − 1 个 单词生成 最后一个单词 wm 为了减少 P (w1w2...wm ) 模型参数量 ，可以利用句子序列通常情况下从左至右的 生 成过程进行分解 ，使用链式法则得到： 1 、语言模型概 述 学习语义关系 理解词语含义：大模型通过大量文本中的使用场景来 理解词语含义。比如，当看到“苹果 ”一词频繁与水 果、食物、红色的圆形物体等描述相关联时，模型就

AI制药给生物医药领域带来极大的突破 ◼ 与传统药物研发对比，在研发时间和效率上，AI制药 更具有优势： ① 传统的药物研发需要4-6年的时间合成以及测试约 5000个候选分子；AI制药方法则可以对数十亿个分子进 行筛选，缩小实际需要合成和筛选的分子数量范围，在 2-3年内仅需合成及测试数百个分子。 ② 传统筛选方式仅针对有限的分子库对特定的靶点进 行分子筛选，而AI制药可以定制生成数百个苗头分子，

有 参 与 者 在 博 弈 开 始 时 同 时 进 行 决 策,并根据其他参与者的决策获得相应收益. Jiang仅考虑单阶段博弈系统,提出了一种基于信号博弈 的移动目标防御决策模型,根据贝叶斯法则求解最优防御策 略.但单阶段博弈模型只考虑了攻防过程中各种随机因素稳 定不变的情况,并不符合真实网络攻防情景[５５]. ②多阶段博弈指所有参与者可以在多个阶段进行决策, 根据其他参与者的决策及时调整策略

密度泛函理论， 分子动力学 图表：新材料研发过程的主要环节 一级范式 经验科学 四级范式 数据驱动科学 性能 优化 验证 开发 投入 市场 制造 发现 系统设 计集成 热力学法则 实验 7 4 3 5 6 1 2 人工智能指导 材料研发过程 人工智能有助于开发高性能材料、 识别关键点并获得新的科学规律 ，促进化学信息学的发展。 化学信息学可用来对反应条 件进

和随机搜索。利用交叉验证可以有效评估模型的稳健性，避免过拟 合现象。 以下是训练过程中的一些常见考虑事项：  选择合适的损失函数与优化算法：损失函数反映了模型输出与 真实值之间的差距，优化算法则决定了模型参数更新的方式。  采用适当的正则化方法，例如 L1 或 L2 正则化，以防止模型过 于复杂。  设置合理的学习率和批次大小，以获得最佳的收敛效果。 在模型训练完成后，进行验证与评估是至关重要的一步。通过 不同模型的优点，从而实现更高的准确性和可解释性。 集成学习可以分为两大类别：投票法和加法法。投票法通常用 于分类问题，其中多个独立模型的预测结果通过简单投票或加权投 票的方式进行整合。加法法则常用于回归问题，利用各个模型的预 测值进行加权求和。以此为基础，我们可以在钢铁生产的不同环节 应用集成学习，包括质量预测、生产效率优化和故障检测。 在具体实施过程中，以下几种集成学习方法可以被考虑：

得用户数据授权”的概率“高”、影响“高”，归为重大风险）、情景分 析（模拟“数据泄露引发集体诉讼”等场景，评估声誉、客户信任等 非量化损失），适用于早期识别模糊或难以量化的风险（如隐私侵 权的隐性影响）。定量方法则通过数据模型将风险转化为可计算数 值，核心是“风险值（R=发生概率×潜在影响）”公式——例如结合 历史数据计算GDPR罚款（全球营收4%或2000万欧元取高）、数据泄 露的直接损失（法务成本、赔偿）与间接损失（客户流失率×用户

题。 在新材料的研发中， 可用于建立材料性能与成分之间的 定量 关系模型， 通过对少量实验数据的学习， 预测不同成分组合 下新材料的性能， 减少实验次数， 降低研发成本 。神经网络 算法则具有强大的非线性映射能力， 能够处理复杂的数据模 式 。例如， 构建多层感知器（ MLP） 神经网络， 对新材料的 多种性能指标进行综合分析 ，找出影响材料性能的关键因 素， 为材料的优化设计提供方向。

法规层面的风险也需重点关注，例如数据隐私保护法规的变化或知 识产权纠纷等。 风险评估阶段采用定性与定量相结合的方法。定性方法通过专 家打分或风险矩阵对风险的发生概率和影响程度进行初步排序；定 量方法则通过蒙特卡洛模拟或敏感性分析对风险进行数值化评估。 评估结果通常以风险登记表的形式呈现，具体包括风险描述、发生 概率、影响程度、风险等级以及优先级排序。 以下是一个风险评估的示例表格： 风险类型