Benford 定律等传统数 值检测方法，AI 在识别隐蔽性造假方面展现独特优势，能够捕捉管理层文本 中的语义矛盾与异常修饰。其进化路径指向领域预训练与动态特征库的融 合，通过持续学习新型造假模式增强模型鲁棒性。 AI+RAG+Agent 体系通过决策闭环架构实现策略的自主进化。该体系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 通过加权损失函数提高少数类样本（如金融行业造假案例）的训练权重。例如， 某金融企业的情感分数若处于同行业后 10%分位，即使其绝对值高于其他行业， 仍会被标记为异常。 为进一步优化模型对行业分布不均的鲁棒性，可引入行业分层采样与迁移学习的 组合策略。分层采样要求从每个万得一级行业中按比例抽取等量的正负样本（如 强制金融行业抽取与通讯服务行业等量的造假案例），以均衡化训练集分布。同 时，对样本稀缺行业 执行和动态调仓？Agent 体系在应对突发市场事件（如黑天鹅）时的鲁棒性是 如何通过机制加强的？ 当前金融投研的 Agent 体系仍处于理论设计与分块功能验证阶段，其核心价值在 于构建 “数据驱动决策、规则约束风险、反馈优化策略”的智能投研框架。尽管 目前尚未实现实盘执行，但其通过动态规则引擎、实时数据处理、策略进化机制 等设计，为应对黑天鹅事件提供了理论上的鲁棒性保障。未来需解决的关键挑战 包括：1）实时交易接口的稳定性：确保

练数据的准确性和一致性。 2. 模型泛化能力：政务场景复杂多样，模型需具备较强的泛化能 力，能够适应不同的政务任务和场景。为此，项目将采用多种 数据增强技术和多任务学习策略，提升模型的适应性和鲁棒性。 3. 安全性保障：政务数据涉及敏感信息，模型在处理过程中需确 保数据的安全性和隐私性。项目将引入加密技术和访问控制机 制，确保数据在处理和传输过程中的安全性。 通过以上措施，项目将打造一个高效、智能、安全的政务大模 自然语言处理（NLP）方面，DeepSeek 模型表现出色，能够高效 完成文本分类、情感分析、实体识别等任务。例如，在政务文本分 类任务中，其准确率可达到 95%以上，在处理复杂文档时表现出较 强的鲁棒性。此外，模型在多语言支持方面也具备显著优势，能够 处理多种语言的政务文档，满足不同地区的需求。 在知识推理与问答能力方面，DeepSeek 模型通过预训练和微 调的结合，能够实现对复杂问题的精确解答。例如，在政务咨询场 行替换，生成多个语义相似但表达不同的句子。 2. 句子重组：通过改变句子的语序或结构，生成新的句子，增加 数据的多样性。 3. 随机删除：随机删除句子中的部分词汇，模拟不完整或噪声数 据，增强模型的鲁棒性。 4. 添加噪声：在文本中随机插入错别字或标点符号，模拟实际场 景中的输入错误。 5. 过采样与欠采样：对少数类别进行过采样，对多数类别进行欠 采样，确保数据分布的均衡性。 通过上述方

实时性：系统需要支持实时数据处理，事件检测的延迟 应控制在可接受的范围内，例如不超过 5 秒。同时，对 于历史数据的处理能力，要求在数小时内完成缓存数据 的分析。 o 准确性：确保 AI 大模型在事件检测中的准确性和鲁棒 性， 目标是达到 95%以上的准确率，尽量减少误报和漏 报 情况。 o 可扩展性：系统应具备良好的可扩展性，以便于后续增 加新的模型、处理更多的视频源或提升存储能力。 o 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 这种模型能够处理快速变化的场景，更好地适应复杂的公共安 全监 控需求。 在选择具体的深度学习模型时，需要考虑以下几个因素： 1. 数据量与质量：确保有足够的高质量数据进行训练，从而提 高模型的准确性和鲁棒性。 2. 计算资源：深度学习模型对计算资源要求较高，需评估可用 的硬件设施，包括 GPU 等加速设备的能力。 3. 模型的复杂性与实时性：在公共安全领域，要求模型能够快 视频智能挖掘系统应具备良好的扩展性 和兼容能力，能够与现有的监控系统和传感器无缝对接，确保 信息流的畅通。 . 模型训练与优化： 定期对 AI 模型进行训练和验证，以提高 识 别准确率和鲁棒性，并根据现实应用反馈进行持续优化。 . 用户培训与操作：对相关人员进行系统使用培训，使他们熟 悉系统操作和分析结果，从而提升公共安全管理的整体效率。 通过以上设计，AI 视频智能挖掘功能将在公共安全领域发挥

（1）多模态数据构建体系：首创“人工+模型”双引擎数据生成范式。 （2）轻量化专家模型架构：领域适配微调使训练速度明显提升；轻量化参数压缩 显存占用显著降低；适配CPU，GPU，国产NPU等不同计算资源。 （3）对抗鲁棒性增强机制：设计输入层，语义层，训练层三级对抗防御体系。 方案介绍： 基于大模型的数据分类分级引擎，可以基于字段样例，融合语义关联、模式识别等 技术，针对长文本关键字段，中英文夹杂 3. 云原生与混合环境安全 4. 工业控制系统（OT）安全 5. 金融交易欺诈检测 1. 数据质量与标准化难题 2. 模型可解释性与信任度 3. 实时性能与资源消耗 4. 对抗攻击与模型鲁棒性 5. 隐私保护与数据合规 安全威胁检 测智能体 自适应响应编排 自动生成处置建议并编排跨系统响 应流程 多源数据语义融合 统一摄取日志、网络、端点等异构数据并 语义标准化 智能威胁推理 识别、分析和量化AI系统在算法、数据、模型、部署和运行等各环节所面临的各类安全威胁，包括对抗攻击、数据投毒、模型窃取、隐私泄露、偏见与 歧视、可解释性不足等。通过安全评估，可有效发现和修复AI系统的潜在风险，提升其在实际应用中的鲁棒性、可信度和合规性，保障关键业务和用户 利益。人工智能安全性评估已成为构建AI可信体系、推动AI产业健康发展的重要基础设施和能力支撑。 大模型安全评估 1. 金融风控与反欺诈系统安全评估 2.

识别的标题提 供 给切分模型， 进行 多级 切分， 避免语义 截断， 提升检索及阅 读理解准 确率 2. 使用向量关键词混合检索策略 、表格文字混合检索策略等， 提升模型在多场 景 下的应对能力和鲁棒性 • 8 种元素 : 段落、表格、 公式、图标等； • 算法能力： 版面分析、 元素排序 “ 债券增强 1902 理财产品我持有了 190 天， 赎回手续费是多少？ ” “

Adam 优化器，设置初始学习率为 1e-5，并逐步调整至 1e-6， 以确保模型在训练后期的收敛效果。同时，我们引入动态学习率调 整策略，根据验证集的性能变化自动调整学习率。 为了提高模型的鲁棒性，我们采用了数据增强技术，如随机替 换同义词、句子重组等。此外，我们还引入了正则化技术，包括 L2 正则化和 Dropout，以防止模型过拟合。训练过程中的损失函 数选用交叉熵损失，并结合 F1 优化器，动态学习率调整，数据增强，正则 化。  分布式训练：多 GPU 并行加速，保存最优模型权重。  模型集成：多个模型加权融合，提升整体性能。 通过以上流程，我们确保模型在电子政务领域的知识库构建中 具备高效、准确和鲁棒的特性。 3.2.3 模型性能评估 在模型训练与优化过程中，模型性能评估是确保 DeepSeek 模 型能够有效支持电子政务应用的关键环节。性能评估的目的是通过 定量和定性分析，验证模型在多个维度上的表现，从而为后续的优 路径中嵌入版本号（如/ api/v1/）实现版本控制。 在开发过程中，应遵循代码规范，确保接口实现的可读性和可 维护性。建议使用单元测试和集成测试对接口进行全覆盖测试，确 保其功能的正确性和鲁棒性。测试用例应涵盖正常场景和异常场景， 例如输入数据缺失、模型加载失败等。测试结果应记录并分析，对 发现的问题及时修复。 最后，接口的部署应与模型部署环境保持一致，确保系统的高 效运行。建议使用容器化技术（如

核，且模型更新需保留完整的版本追溯记录。 3.3.3 性能测试与调优 性能测试与调优是确保 DeepSeek 智能体在医疗系统中稳定运 行的关键环节。测试需覆盖响应速度、并发处理能力、资源占用率 及异常场景下的鲁棒性，并通过系统化调优策略提升整体性能。以 下是具体实施方案： 测试环境配置 采用与生产环境一致的硬件配置，包括双路 Intel Xeon Gold 6248R 服务器（3.0GHz/48 核）、256GB 型 药物组合 预期 HbA1c 降 幅 低血糖 风险 费用 等级 适用条件 一线 二甲双胍+西格列汀 1.5-2.0% 低 ¥ eGFR 60ml/min ≥ 二线 达格列净+利拉鲁肽 2.0-2.5% 中 ¥¥¥ BMI 27kg/m² ≥ 备选 胰岛素基础方案 1.8-2.2% 高 ¥¥ 空腹血糖＞ 13.9mmol/L 系统通过 mermaid 流程图展示方案生成逻辑： 11% ↓ 核心服务 处方审核耗时 420ms 380ms 9.5% ↓ 数据管道 患者数据同步延迟 2.3min 1.8min 21% ↓ 通过定期（每周）执行压力测试，模拟极端场景验证系统鲁棒 性。测试用例应包括： - 突发性门诊流量增长（如流行病爆发时） - 大型影像文件（>1GB ）并发上传 - 跨院区数据同步中断恢复 所有 测试结果需记录在性能基线库，作为容量规划的依据。当业务量增

据具体需求选择合适的预训练模型进行微调，大幅减少训练时间和 计算资源消耗。此外，智算一体机还集成了数据增强模块，通过对 医疗图像进行旋转、翻转、噪声添加等操作，增加训练数据的多样 性，提升模型的鲁棒性。 在模型训练过程中，智算一体机提供了实时监控和可视化工 具，用户可以随时查看训练损失、精度、学习率等关键指标的变化 情况。系统还支持自动保存训练过程中的最佳模型，并根据预设的 停止条件（ Learning）技术，在多个医疗机构之间 共享模型参数而非原始数据，既保证了数据隐私，又能够充分利用 多方数据提升模型的泛化能力。此外，引入差分隐私技术，在训练 过程中添加噪声，进一步降低数据泄露的风险。 为了提升算法的鲁棒性，采用多模态融合策略，将不同来源的 医疗数据（如影像数据、电子病历、基因数据）进行整合，通过多 模态深度学习模型（如 Transformer）实现更全面的分析和诊断。 例如，在处理肿瘤检测任务时，结合影像数据和基因数据，能够更 一体机在医疗场景中的稳定运行和高效应用。 9.1.1 技术实现难度 在医疗场景中，DeepSeek 智算一体机的技术实现难度主要体 现在以下几个方面。首先，医疗数据的复杂性和多样性对算法的准 确性和鲁棒性提出了极高要求。医疗数据通常包括结构化的电子病 历、非结构化的影像数据以及实时的生理监测数据，这些数据的整 合和处理需要高度定制化的算法和模型。例如，影像数据的处理可 能涉及深度学习模型，而电子病历的处理则需要自然语言处理技术

衡性能与预算，长期摊销硬件投入。 v 6. 稳定性和可靠性 • 规避云服务风险：不受供应商服务中断、 API限制或政策变动影响，保障业务连续性。 • 灾备可控：可自主设计备份和容灾方案，提 升系统鲁棒性。 v 7. 技术自主性 • 避免供应商锁定：掌握核心技术栈，减少对 第三方平台的依赖，保障长期战略灵活性。 • 知识产权保护：模型与数据的本地化管控降 低知识产权外流风险。 •敏感数据保护：数据无需上传至第三方云端，避

这一过程直接影响产品的质量和性能。挤压和轧制的主要功能是将 初级钢材加工成所需的成品形状和规格，以满足市场需求。 挤压是一种通过施加压力使金属在模具中流动，从而形成所需 截面形状的加工方法。在钢铁行业，挤压多用于生产管材、棒材和 异型材等。常见的挤压设备包括热挤压机和冷挤压机，前者适用于 较高温度下的金属加工，而后者则用于在室温下加工。 轧制则是利用轧辊将金属坯料压缩，改变其横截面积和形状的 过程。轧制分为热轧和冷轧。热轧过程中，金属被加热到再结晶温 标是否明确 （如准确率、召回率等）。 在某些情况下，结合不同模型可能会取得更好的效果。例如， 使用堆叠模型（Stacking）或投票模型（Voting）来综合多个模型 的预测，能够提高整体的鲁棒性和准确性。 可以通过表格来总结可用模型及其适应场景： 模型类型 适用场景 优缺点 线性回归 基础预测 简单易懂，但无法捕捉非线性关系 决策树 复杂决策 易过拟合，难以泛化 随机森林 特征多、无关特征多 性关系明显的情 形，且易于解释。 选择合适的模型不仅要考虑精度，还需要综合评估训练时间、 可解释性以及实现的复杂性。例如，对于钢铁生产中的质量预测问 题，选择随机森林模型可以利用其对异常值的鲁棒性，配合特征的 重要性分析，帮助我们理解哪些参数对产品质量影响最大。 在数据预处理方面，监督学习对数据质量要求较高。在实际应 用中，我们需要确保数据的完整性和一致性，常见的数据预处理步 骤包括：