税务行业标准大模型 基本情况 当下，人工智能正在成为全球数字技术创新的前沿领域。大模型 作为工业革命级的生产力工具，正在成为赋能百行千业向数智化跨越 升级的变革力量。为进一步落实数字化国家战略，推进产业数字化进 程，深度挖掘细分应用领域，打造具有差异化的企业级 AI 大模型，360 集团与中税集团合作共建了税务行业标准大模型，该模型旨在于解决 税务行业性、专业性问题。 税务行业标准大模型在人机交互、复杂内容和语言理解等方面， 具有强大的分析和学习能力，可以精准获取有效税务信息，高效处理 日常重复业务，在提高税收管理效率的同时，可以降低税收管理成本。 此外，大模型训练语料库涵盖了巨大的专业数据，其中包含中税 集团多年累积的超百万法规库、千万量级的案例判例、几万本税务电 子书，以及专家知识及实操案例等。 目前，税务行业标准大模型成为了税务这一垂直行业领域大模型 领域大模型 的典型应用，并在注册税务师考试中的成绩已经超越了 ChatGPT。凭 借其创新技术与应用表现，入选“北京市通用人工智能大模型行业应 用十大典型场景案例”。 技术简介 一、税务行业标准大模型的技术优势 2023 年以来，360 集团发布了自研认知型通用人工智能大模型— —360 智脑，成为引领企业级市场数智升级的重要驱动力。在应用方 面，360 集团与中

基于大模型的具身智能系统综述 王文晟 1 谭 宁 1 黄 凯 1 张雨浓 1 郑伟诗 1 孙富春 2 摘 要 得益于近期具有世界知识的大规模预训练模型的迅速发展, 基于大模型的具身智能在各类任务中取得了良好的 效果, 展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language model, LLM) 的具身智能系统面临的挑战与发 展方向进行讨论与总结. 关键词 大语言模型, 大型视觉模型, 基础模型 基础模型, 具身智能, 机器人 引用格式 王文晟, 谭宁, 黄凯, 张雨浓, 郑伟诗, 孙富春. 基于大模型的具身智能系统综述. 自动化学报, 2025, 51(1): 1−19 DOI 10.16383/j.aas.c240542 CSTR 32138.14.j.aas.c240542 Embodied Intelligence Systems Based on Large

ICS 35.240.99 CCS L67 团 体 标 准 T/ISC 0079—2025 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 General Technical and Application Support Capability Requirements for Government Large Models 在提交反馈意见时，请将您知道的相关专利与支持性文件一并附上。 发布稿 ..... I 引 言 .............................................................................. II 政务大模型通用技术与应用支撑能力要求 ................................................... 1 1 范围 ......................... ....... 1 3.1 模型优化 model optimization .................................................... 1 3.2 强化学习 reinforcement learning；RL ............................................ 1 3.3 大模型 large-scale model

深桑达：发布政务大模型，落地 AI+政务 [Table_Title2] 深桑达 A(000032) [Table_Summary] 核心观点: 中国电子云发布星智政务垂直领域大模型 7 月 6 日，在 2023 世界人工智能大会人工智能应用创新论 坛上，中国电子云基于 70+城市数字化治理实践的经验，重磅 发布星智政务垂直领域大模型。 星智政务大模型能够通过插件链接政务专题库（如城市建 设的数据专题库）等，满足客户实际的数据咨询需求（如城市 交通情况、教育情况），并实现面向政务相关事项的查询、推 理、分析以及问答能力。目前星智政务大模型在包括武汉等几 个城市落地过程中。 以数字人为载体，率先落地问政与看数两个场景 基于大语言模型，以数字人“小鲸”为载体，面向“问 政”与“看数”两个场景，实现（1）面向政务工作人员的政务 大屏解读和（2）面向基层民众与网格员的政务执行咨询。根据 平台构 建统一底座融合大模型技术，作为运营和管理的行业智能平 台，开放支持基础大模型、行业大模型。 “N”是投资建设 N 个可信智算中心：可信智算中心有望 年内率先落地北京武汉。北京智算中心预计今年 10 月份完成一 期建设，规模为 100P；武汉智算中心下半年启动，规划总规模 超过规模 500P，分 2-3 期完成建设。 “M”是联合生态打造 M 个行业模型：如政务、医疗、金 融、

GBT 43439-2023 信息技术服务 数字化转型 成熟度模型与评估 成熟度等级 三级 组织应具备数字化转型总体规划并有序实施，完成关 键业务的系统集成和数据交互，在运营、生产和服务 领域实现基于数据的效率提升。 一级 组织应具备转型意识，开始对实施数字化转型的基 础和条件进行规划，在运营、生产、服务等业务领 域基于内外部需求开展数字化转型探索工作。 四级 组织应将数据作为支撑运营、生产和服务关键领域 组织应将数据作为支撑运营、生产和服务关键领域 业务能力提升优化的核心要素，构建算法和模型为业 务的相关方提供数据智能体验。 二级 组织应对数字化转型的组织、技术、数据和资 源进行规划，完成局部业务的数据收集、整合与 应用，初步具备基于数据的运营和优化能力。 数字化成熟度等级 五级 组织应基于数据持续推动业务活动的优化和创新， 实现内外部能力、资源和市场等多要素融合，构建 独特生态价值。 应识别信息技术及其服务创新 人才、数字化转型治理与管理 人才等需求，并有意识地吸纳 和培养相关人才 1. 应结合数字化转型战略，建立岗 位数字化评价优化机制，持续优化 岗位数字化评价模型； 2. 应基于数字化转型优化调整战 略，适时优化调整组织结构与岗位 职能； 3. 应持续推进数字化转型生态文 化建设： 4. 应建立专门的专家团队、研究 团队、执行团队，支撑生态体系建

数字化转型路径 不同维度构建能力模型进行数字化转型升级 战 略 IT 服务价值主张 合作和 SBU 管理支持 基础设施 和管理 技术架构、基础设施建设 管理经营 IT 业务 ，包括财务管理 组 织 治理、组织模型 角色 ，资源和用人模式 流 程 指标和报告 过程驱动下的交付 数字化 运营 | 客户体验 | 业务模式 数字 运营 共享与管控 互联与协同 智能化业务运营 客户 改进 建议，以推动企业的发展和进步。 设立定期的绩效评估和反馈机制，以跟踪目标 的实现情况，并对团队成员的表现给予及时反馈 和激励。 营销推广规划信息屋 明年工作计划、工作目标、 SMART 模型 具体的 目标 / 行动 可量化 的指标 Enter your title Enter your title 与公司 / 部门 的目标关联 Enter your title 时间计划 Enter Lorem Ipsum is simply dummy text Lorem Ipsum is simply dummy text Lorem Ipsum is simply dummy text 战略帆船模型 新能源 能源配售 能源增值服务 大数据 软件开发 自动化 光伏设备 低压电器 输配电设备 储能 智能终端 l 品牌架构设计总体导向 >>> 做大做强母品牌，全 力支持 集团业务整体发展

© Pera 数字孪生是基于模型的体系工程 • 仿真生态 • 知识生态 • 增材生态 打造虚实共智的数字化业态 安世亚太协助企业数字化转型，赋能数字经济发展 2 © Pera Corporation Ltd. 4 基于不明确机理的推测 基于明确机理的计算 实时互传信息数据 数字孪生体成熟度模型 物理世界的数字化建模 多孪生体共享智慧 先 知 数 化 先 觉 共 智 互 动 © Pera Corporation Ltd. All rights reserved. 6 © Pera Corporation Ltd. All rights reserved. 安世亚太数字孪生 成熟度模型 数字孪生技术最早在 1969 年被 NASA 应用于阿 波罗计划中，用于构建航天飞行器的孪生体，反 映航天器在轨工作状态，辅助紧急事件的处置。 密歇根大学教授

面向审计行业 DeepSeek 大模型操作指南 版本 1.0 | 适用对象：审计从业人员 南京审计大学 计算机学院大模型团队提供 2025 年 2 月 8 日 目录 1 DeepSeek 基本概况.............................................................................................. ..........................15 4.3.4 测试部署模型 ................................................................................................17 4.3.5 部署非量化模型.......................................... ................23 1. DeepSeek 基本概况 DeepSeek 是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 “ （简称 深度 求索 ”）开发的一系列人工智能模型。该模型拥有数以亿计甚至更多的参数，通 过在海量文本数据上进行预训练，学习到丰富的语言结构和语义信息；并支持智 能对话、准确翻译、创意写作、高效编程、智能解题和文件解读等多种功能。其 “深度思考