的具体需求。 首先，政务人员需要一个智能化的文献检索和信息获取系统。 此系统应具备以下功能： 1. 高效的信息检索： 通过智能化关键词提取与逻辑推理，快速 定位与法治相关的政策法规、案例和学术研究成果。 2. 智能推荐： 根据用户历史查询记录和工作需求，自动推荐相 关的法律法规文献及最新动态。 其次，政务人员在法制工作中需要进行大量的文书撰写和报告 生成。针对这一需求，模型应具备以下功能： 政务公开材料：如政府工作报告、行政许可公告、政策解读文 件等； 3. 司法案例：收集各级法院的判决书、裁定书和案例分析； 4. 智能问答系统的历史数据：从现有的政务 AI 问答系统中提取 用户提问及回答数据； 5. 学术论文与研究报告：关于法律和政策的研究文献，以获取专 业术语的理解和应用。 在数据收集过程中，需要明确数据的合法性和隐私保护。所有 数据源均需遵循相关法律法规，确保所收集数据的合规性。尤其是 的反应和关注点，可以帮助模型捕捉到互动与反馈机制。例如：  社交媒体上对法律政策的评论和讨论  相关新闻报道中出现的法律议题 此外，学术论文、会议记录及法律评论等知识性文献也是重要 的数据来源。通过分析这些资源，模型能够深入理解法律的理论基 础、发展沿革及其在现实中的应用。法律学术界的研究成果为模型 提供了良好的背景知识支持，例如：  前沿法律研究  法律理论与实际案例的对比分析 为确保数据

校园网络系统 综合安防系统 校园广播系统 建设目标 现代化报告厅，涵盖了视频显示系统、扩声系统以及舞台灯光系统的应用设计。 涵盖了日常工作报告、学术讨论、文艺演出、专业课程、多媒体演示等项功能。  满足召开日常会议、培训、学术讨论、多媒体演示等需求；  满足舞台文艺演出的需求；  满足高清信号传输及信号显示的需要。  满足会议室讨论发言等的需要； 信息发布系统 多媒体教室

字节跳动豆包 豆包是字节跳动基于云雀模型开发的 AI ， 能理解你的需求并生成高质量 回 应。 它知识储备丰富 ， 涵盖历史、 科学、 技术等众多领域 ， 无论是日 常问 题咨询 ， 还是深入学术探讨 ， 都能提供准确全面的信息。 同时 ， 具备 出色 的文本创作能力 ， 能撰写故事、 诗歌、 文案等各类体裁。 并且擅长语言 交 互 交流自然流畅 就像身边的知心伙伴 耐心倾听并给予恰当反馈 不完整或错误 ， 导致在学习过程中引入了不准 确 的信息； 模型基于概率分布生成内容 ， 在某 些情 况下会选择一些看似合理但实际错误的路 径。 大 模型幻觉会影响信息的准确性和可靠性 ， 在信息 传播、 学术研究等领域可能带来不良影响。 因此， 在使用大模型时 ， 需要对其输出内容进 行仔细验 证和甄别 2.3 主流大模型“幻觉”评测 3. 大模型的行业应用 厦门大学大数据教学团队作品 （ 2 如下： [ 粘贴代码 ]” 基本原则： 简单直接 ， 自然表达 ① 无需复杂结构。直接描述需求即可 ，无需添加“角色扮演”（如“假 设 你是专家”）或复杂指令（如“用学术语言分三点回答”）。比如， 你可以直接向 DeepSeek 提问“什么是光合作用？”、“如何用 Python 写 一个计算器程序？” , 而不建议使用提示词“请以生物学教授的身份， 用 三个段落解释光合作用

统的建设。 1.2.4. 正在建设的会议室及会议系统 ① 会议中心 1 楼大会议室（暂名 1 号会议室）：该会议室位于我院新建设会议中心 1 楼，建 设有 320 个座位，是用于召开大型会议、教育培训、学术报告、文艺演出等综合性会议室。 目前建设有显示系统（1 块 25 平米的拼接投影、2 个 65 寸反显电视机）、扩音系统（6 个音 箱、9 个话筒）、舞台灯光系统。 该会议室建设还处于调试运行期，显示系统和扩音系统还没有联为一体。

型的院务会会议，没有音视频系统的建设。 1.2.4 正在建设的会议室及会议系统 ① 会议中心 1 楼大会议室（暂名报告厅）：该会议室位于我院新建 设会议中心 1 楼，建设有 320 个座位，是用于召开大型会议、教育 培训、学术报告、文艺演出等综合性会议室。目前建设有显示系统 （1 块 25 平米的拼接投影、2 个 65 寸反显电视机）、扩音系统（6 个音箱、9 个话筒）、舞台灯光系统。 该会议室建设还处于调试运行期，显示系统和扩音系统还没有联为

2023 年年度技术观察名单中，以提高国防部对新技术在改善情报、 作战规划以及行政业务流程等方面潜力的认知。6 月，五角大楼称， 数字时代治理现代化研究报告（2023 年） 14 正在联合学术界和企业界，共同训练开发为国防部专门定制的多模态 大模型系统。同时，国防部在其“全球信息主导地位”实践中对多种 生成式人工智能模型开展测试，旨在借助新技术提升美军联合全域指 挥与控制作战结构的能力。8

数据源需要具备权威性、多样性和代表性。首先，应优先选择来自 政府部门公开的官方数据，包括政策文件、法律法规、行政批复、 工作报告等。这些数据具有高度的权威性和准确性，能够为模型提 供扎实的知识基础。其次，可引入学术界和行业研究机构的公开报 告、白皮书以及案例分析，以补充政务领域的前沿动态和实践经 验。此外，高质量的新闻媒体、政府部门官方网站、官方社交媒体 账号等也是重要的数据来源，能够提供实时信息和多样化的语境表 时效性，减少模型因数据偏差导致的误判风险。此外，针对政务场 景中的专业术语和复杂逻辑，需构建专门的领域语料库，并通过增 量学习和迁移学习技术，逐步提升模型在特定场景下的理解与处理 能力。 其次，在模型架构方面，应结合最新的学术研究和行业实践， 探索更高效的网络结构和技术框架。例如，引入稀疏注意力机制、 模块化设计和轻量化技术，以降低模型的运算复杂度和资源消耗， 提升在边缘计算和分布式环境中的适应性。同时，模型推理速度和 同部门 之间的无缝对接和数据共享。 为了确保平台的持续创新和发展，我们将建立一套完善的反馈 机制和更新机制。通过定期收集用户反馈和需求，平台将能够快速 响应并进行功能优化。同时，平台将保持与学术界和产业界的紧密 合作，及时引入最新的技术成果和行业趋势，确保平台始终处于技 术前沿。 通过上述功能扩展与创新，政务办公大模型 AI 公共支撑平台 将能够更好地满足政府部门的多样化需求，提升政务办公的效率和

前沿跟踪工作将围绕人工智能、大数据、云计算等领域的国际国内 最新进展展开，确保平台始终处于技术领先地位。首先，建立技术 前沿信息采集机制，与国内外知名高校、科研机构及企业保持紧密 合作，定期获取技术动态和研发成果。通过订阅权威学术期刊、参 加国际技术会议及行业论坛，及时掌握 AI 大模型、自然语言处 理、计算机视觉等领域的前沿突破。 其次，设立专门的技术研究小组，负责对前沿技术进行评估和 验证。针对 AI 大模型的优化、边缘计算与云端协同、联邦学习等

根 据 OpenStack 基金会的 2017 年的统计，整个社区约有 40,000 名活跃的参与者。 第 133 页 一些核心行业是较为突出的应用客户，包括大型信息技术公司、电信运营商、 学术机构和大集团型企业。来自中国的大型技术服务提供商也为 OpenStack 贡 献了诸多实践力量。而在客户实践方面，xx 新华三集团会率先投入研发实力， 将技术能力投入到客户实践中，得到的经验反馈给版本迭代，推动社区及产品

根 据 OpenStack 基金会的 2017 年的统计，整个社区约有 40,000 名活跃的参与者。 第 133 页 一些核心行业是较为突出的应用客户，包括大型信息技术公司、电信运营商、 学术机构和大集团型企业。来自中国的大型技术服务提供商也为 OpenStack 贡 献了诸多实践力量。而在客户实践方面，xx 新华三集团会率先投入研发实力， 将技术能力投入到客户实践中，得到的经验反馈给版本迭代，推动社区及产品