高速提升。2023 年 3 月 15 日，OpenAI 正式官宣了多模态大模型 GPT- 4，ChatGPT4 将输入内容扩展到 2.5 万字内的文字和图像，较 ChatGPT 能够处理更复杂、更细微的问题。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT- 3.5 基础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，在 不同语言情景和内部对抗性真实性评估的表现都显著优于 GPT-3.5，在 各种专业 提供变革性的用户体验，用户数量飙升。ChatGPT 发布后爆火，仅用 5 天 时间用户量便破百万，推出 2 个月后用户量破亿，访问量从 1830 万增长到 6.72 亿，成 为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。最新版的 GPT-4 在 ChatGPT 的 GPT-3.5 基 础上主要提升了语言模型方面的能力，并添加了多模态功能，可以接受图像输入并理解 图像内容，可接受的文字输入长度也增加到 3.2 万 token，在不同语言情景和内部对抗性

实时知识更新  必要性：引入新知识，保证与时俱进  大模型参数量大，知识更新速度慢，无法实时将最新 事件、社会动态、研究成果加入到模型  轻量级的知识更新方法不能保证效果  DeepSeek最新版模型的知识截止日期是2024年7月 （7个月前） n 缓解手段：联网搜索 + 检索增强生成（RAG）  不改变模型，在外部建立索引，严格意义上不属于模 型更新的范畴  建议4：对于时效性较强的问题，确保AI助手的联网

20.04 LTS，使用 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.2.0 进行 GPU 加速。基 础镜像中应包含 Python 3.8、PyTorch 1.9.0 和 Deepseek 框架的 最新版本。通过 Kubernetes 进行容器编排，实现模型的自动化部 署和扩展。 模型训练方面，建议采用分布式训练策略，利用 Horovod 或 PyTorch 的分布式训练框架，将训练任务分布到多个 对于模型本身的安全性，采用模型水印技术，确保模型的版权 和完整性。同时，进行定期的安全漏洞扫描和渗透测试，发现和修 复系统中的潜在漏洞。在系统更新和补丁管理方面，建立自动化的 补丁管理系统，确保所有系统和软件始终运行在最新版本，以减少 已知漏洞的风险。 在应急响应方面，制定详细的安全事件响应计划，明确各种安 全事件的应对流程和责任人。定期进行安全演练，确保团队能够迅 速有效地应对突发事件。此外，与第三方安全机构合作，进行独立 控制系统中打上标签，并附上详细的发布说明，包括新增功能、修 复问题和已知问题等内容。此外，应定期对版本进行备份，确保在 出现严重问题时能够快速恢复到之前的稳定版本。 对于用户端，应提供自动更新机制，确保用户能够方便地获取 最新版本。同时，应在新版本发布后，通过邮件或系统通知等方式 告知用户更新的内容和注意事项。对于重要更新，建议提供详细的 升级指南，帮助用户顺利完成升级。 为了持续优化系统，应建立用户反馈机制，收集用户在使用过

过 文 中 的 规 范 性 引 用 而 构 成 本 文 件 必 不 可 少 的 条 款 。 其 中 ， 注 日 期 的 引 用 文 件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于 本文件。 GB/T 36073—2018 数据管理能力成熟度评估模型 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3.1 数字化技术 digital

规划、建设、运营和管理。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 NDI—TR—2025—01 数据基础设施 参考架构 NDI—TR—2025—02 数据基础设施 互联互通基本要求 NDI—TR—2025—03 数据基础设施

预测结果： “香蕉” 客户端 应用 客户端 应用 客户端 应用 g R P C / R E S T A P I 推理 OpenVINO™ 与 AI 大模型 在最新版本的 2024.3 中，OpenVINO™ 增加了需要针对 AI 大模型的新功能，包括： • 扩大了对生成式 AI 和大模型框架的覆盖和支持，并在 Hugging Face* 上提供 OpenVINO™ OpenVINO™ 工具套件的优化技术， 例如模型量化、层融合和硬件级优化，用户可以显著提高神经网络推理的效率。部署到独立 GPU 上时，这些经优化的模型 可以利用 GPU 的并行处理能力，从而加快推理。最新版本的 OpenVINO™ 2024.3 通过增加更广泛的模型支持、减少内存 占用以及为大型模型引入其他压缩技术进一步提升推理性能。 丰富的算力平台和软件工具包支持灵活的将异常检测方案部署在英特尔®

同支持深空人类探索及科学任务(IFR, 2023)。 人形机器人技术加速演进，正成为全球科技创新的制高 点和经济增长的新引擎。世界各国纷纷制定相关战略规 划抢占新高地。2023年1月12日，国际机器人联合会 (IFR)发布最新版《世界机器人研发计划》。日本、韩 国、欧 盟、德国和美国采取了各不相同的研发资助战 略。 2023年11月国家工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确指出 阶段发展目标，强调整机产品批量生产、产业规模化发展、深度落地各

License ，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型；同时上线 API ，对用户开放思维链输出； DeepSeek 官网与 App 同步更新上线， 用户打 开“深度思考”模式，即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。 l DeepSeek 蒸馏小模型超越 OpenAIo1-mini 。在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B

等，确保分布式训练的高效性。此外，需 安装 Docker 20.10 及以上版本，以便于快速部署和隔离环境。 安全与权限配置是部署过程中的关键环节。首先，需确保操作 系统和软件环境的所有组件均为最新版本，修复已知漏洞。其次， 部署环境需配置严格的访问控制策略，包括但不限于防火墙规则、 SSH 密钥认证、VPC 隔离等。对于涉及敏感数据的场景，需启用 TLS 加密通信，并对存储数据进行加密处理。此外，建议配置日志 HAProxy，以分散请求压力，提高系统的可用性和响应速度。 在软件环境方面，需要配置以下支持：  操作系统：推荐使用 Ubuntu 20.04 LTS，因其对深度学习框 架的良好支持和社区活跃。  深度学习框架：安装最新版本的 PyTorch 和 TensorFlow，确 保模型的兼容性和性能优化。  容器化技术：使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化部署， 以便于管理和扩展应用。 为了更

综合以上分析，XXX 系统存在 Shiro 反序列化漏洞，且安全措施不 完善、边界策略不合理，导致攻击者能够获得管理员权限，进而控 制相关服务器的重大风险隐患。 附录I 威胁列表 【填写说明：建议测评机构依据最新版本 GB/T 20984 制定威胁列表，以下为参 考示例。】 附录 G 表-1 威胁列表 序号 威胁分(子)类 威胁描述 1 物理损害 对业务实施或系统运行产生影响的物理损害 2 自然灾害