据、人工智能等技术在新 药研发中的应用。AI 技术在新药研发领域中的应用推动行业快速变革，涉及靶 点发现、蛋白质结构预测、化合物筛选、ADMET 特性预测、临床试验结果预测、 药物重定位、晶型预测和逆向合成分析等多个关键环节。AI 制药技术的应用有 望缩短药物研发周期，降低成本，提高研发成功率。AI 技术使得从药物设计到 临床试验的全流程更加高效，为传统药物研发带来创新变革，并展现出在药物 研发领域的广阔前景和巨大潜力。 15 2.7 晶型预测可提供不同于经验规则的新见解 .......................................................... 16 2.8 逆向合成分析可有效优化和创造合成路线 .......................................................... 17 3. CRO 公司加速布局 AI 技术应用 晶型预测与实验研究时间流程对比 .......................................................................... 16 图 15 逆向合成流程概述 ............................................................................................

制定《智能手环市场调研方案》，再用 GPT-4 生成问卷文案，最后 用 Claude 整理数据图表” 效率提升：全流程时间缩短 70% ③批判性训练 ⚫ 逆向推演：“假设我的奶茶店三个月后倒闭，请逆向分析失败原因链” ⚫ 跨界迁移：“参考迪士尼排队管理策略，优化咖啡店高峰时段服务流程” 5.官方推荐模板（简化版） 1.代码优化： “下面这段 Python

提供一个人工审核界面，以处理复杂 或模棱两可的情况。 速 率 限 制 对模型的查询进行速率限制，防止短 时间内的大量查询，避免对模型进行 逆向工程或蒸馏其知识。 模 型 混 滑 对模型的内部结构或参数进行混淆， 使得即使模型被部分逆向工程，也难 以复现其完整功能。 模 型 分 片 通过将模型分解成多个部分，并对不 同部分进行加密或者隐藏，即使被盗 取也不会泄露整个模型的知识。

➢ 在非恶意数据集上微调对齐的语言模型可能会削弱模型的安全机制； ➢ 不仅限于安全，这种“假象对齐”表明模型可能会内在执行对齐的逆操作。大模型存在会逆转或撤 销对齐过程的可能性，这一概念我们称之为逆向对齐（Inverse Alignment）。我们进一步探究了： 语言模型的参数是否表现出弹性，从而抗拒对齐？ Do the parameters of language models exhibit ； ➢ 弹力𝑭：对齐后的模型抗拒发生分布改变，产生恢复预训练分布的“弹力”； ➢ 类似于胡克定律，我们发现大模型也存在弹性：对模型施加微调时，模型倾向于 保持原有预训练分布，抗拒对齐分布，使得“逆向对齐”更加容易。 模型弹性的理论解释 ◆ 大模型被视作一种压缩器，预训练和对齐过程则是： 利用模型对每阶段的数据进行联合压缩； ◆ 数据量上pre-training显著多于post-training，模 聚效应，而村落由于对于整个地区的经济贡献较 少，往往不会优先获得资源； pre-training和post-training阶段，模型因为弹性抗拒对齐 模型弹性的实验验证 ➢ 在帮助性、无害性和诚实性(3H) 标准下，逆向对齐 (Path A) 相较于正向对齐 (Path B) 均更加容易。 ➢ 正向对齐(Forward Alignment) vs. 逆 向对齐(Inverse Alignment) ➢ 模型弹性

投诉建议通话长度 通过率 YY% 业务功能跳出率 YYY 万 业务功能渗透率 XXX 万 在线客服访问量 YYY 万 联系我们访问量 XXX 笔 问卷调查评分 预测型分析：将归因逆向运用即可预测 通过归因分析，发现线上申请总量过低、笔均交易额降低，需要分析具体线上各渠道 申请变化情况，是否有渠道终止合作等；以及笔均交易额的变化情况，是否有渠道或 产品设置了交易限额 归因分析结果

生产环境IT资源确认部 署方案确认与演练 • 防火墙策略申请 7.数据准备 • 生产环境工具调用API • 业务验证数据 • 账号与权限数据 6.迭代优化 • 正向业务链路设计 • 记忆优化 • 逆向业务及容错设计 • 定制化开发 5.MVP搭建 • 对话流：记忆、SOP • 子Agent拆分：信息收 集Agents • 信息收集：合约、金 额 • 业务试用验证 9.投产过程 •

交叉口碰撞预警 V2V/V2I >150m <100ms <5m 3 左转辅助 V2V/V2I >150m <100ms <5m 4 盲区预警 V2V >150m <100ms <1.5m 5 逆向超车预警 V2V >300m <100ms <1.5m 6 紧急制动预警 V2V >150m <100ms <1.5m 7 异常车辆提醒 V2V >150m <100ms <1.5m 8 车辆失控预警

掌握缺料情况。 工序逆向寻优：基于实际物料进行工序的快速逆向寻优，配合联宝开发的基于运筹优化的闪电排产 系统，能在 90 分钟里，完成 18 万笔订单的分解。 集成设备数采：及时了解产出、稼动率等指标，并可以下钻到供应商的瓶颈工序，针对性地进行持 续的优化改善。 场景价值 90 分钟分解 18 万笔订单 0 1 构建“4 小时产业生态圈” 02 逆向寻优缺料解决方案 03

门店入库单 进销存管理 实现扫厂商 条形码收货 商品到门店 底单延后 整合商品：整账不整货（门店入库单劲草调拨单） 劲草接收底单 自动生成劲草库存 及对门店的调拨单 采购管理 - 整账不整货（逆向，门店收货自动触发上游账务流） 门店订货 供应商接收订单 劲草订货会 通过新品引入 实现移动端订货 通过新品引入 实现移动端订货 直接生成采购订单 采购管理 - 整账不整货（正向，供应商底单触发上下游账务流） 财务单据； • 退货业务，先创建退货订单，以实际出库数据为准，直接触发财务帐，实物帐与财务账同步，更便 于财务管控，规范业务操作 ü 内部调拨 / 调货业务，以接收门店实际接收商品为准，自动触发逆向单据，保证内部集团的 应收应付一致性 • 接收门店接收实货后，如存在差异，经过协 商确认后 ，需全部收货，并自动触发相应的退货单据； 全局库存 库存管理 - 供应链库存全局明了，盘活库存，提升周转效率 分类 流程 现状及问题 变革内容 关键提升与优化 采购 TB_MM_057_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 不整货正向 TB_MM_058_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 不整货逆向 TB_MM_059_ 门 店鞋服订货项目 采购流程 - 整帐 整货 1. 目前无针对鞋服项目专门 设置的整理采购串联流程； 2. 实现商品信息及劲草与门 店间账务往来的打通； 3. 劲草订货会采用手工统计

三、探索数据合规流通与标准化。通过技术手段，解 决数据流通过程中的数据确权、收益分配等问题，探 索数据高效流通过程中安全可信的解决方案。 未来三到五年数据元件需突破两大方向： 技术端深化隐私计算（融合联邦学习/同态加密防 逆向攻击）与统一跨行业接口协议，提升安全性 和兼容性； 场景端探索跨境流通（粤港澳试点+区块链合规交易） 及AI协同（构建大模型语料库），扩展生态边界。 通过技术标准化与场景创新双向驱动，激活数据 来三到五年，数据元件需要在以下 两方面得到突破： 一是技术深化与标准化。包括隐私计算优化、接口与协议统一。隐私计算优化就是推动联邦学习、同态加密与数据元件 的深度结合，提升脱敏安全性，防范模型逆向攻击；接口与协议统一指制定跨行业数据标识、接口规范及安全协议，增强多 平台兼容性。 二是场景创新与生态扩展。包括拓展数据跨境场景、与人工智能大模型协同等。通过粤港澳大湾区试点，探索跨境数据 流