节省大量的人力、物力，治愈更多的患者。 TrialGPT, 基于大语言模型的临床试验患者匹配方法 近年来，随着大语言模型（LLM）的发展，越来越多的人注意到了大语言模型在提 高临床试验招募的效率和准确性方面的潜力。 大语言模型作为一种基于深度学习的AI技术，已经在许多领域展现出了惊人的能 力，比如大语言模型为自然语言处理（NLP）领域的文本生成、文本摘要、问答系 统等任务带来了颠覆 统等任务带来了颠覆性的突破，也为计算机视觉（CV）领域的文生图等多模态任 务提供了新的思路。简单来说，大语言模型是一种可以理解给定的上下文，并根据 上下文做出回应的生成模型。大语言模型首先在一个包含数万亿单词的大型语料库 上进行预训练，训练的方式是通过给定的文本序列去预测下一个单词，从而得到基 础模型（base model），如GPT-3、PaLM、LLaMA等。然后，这些基础模型可以 进一步在特定的任务上进行微调 疗、法律、教育，等领域的文本对基础模型进行微调以得到专用大语言模型，这些 模型同样在具体领域上展示出了良好的性能。此外，大语言模型具有在推理时根据 输入的PROMPT学习新任务的能力，即上下文学习（ICL），这可能也是大语言模 型在具体领域展示良好性能的原因之一。 鉴于大语言模型的巨大潜力，已经有研究者开始探索大语言模型能否在医药临床试 验中提供帮助。如近期，为了尝试大语言模型能否帮助患者和医生在海量的临床试

软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工业 智能工厂的知识经验融入核心工业软件体系中, 赋能 核心工业软件提升数据透明化程度、实现信息互通和利用、给出更具价值企业营运分析结果. 基于上述背景, 本文提出了基于大语言模型建立工业大模型驱动的交互式图表分析助手, 构建覆 盖建模、感知、决策、诊断全环节的多场景智能体, 赋能流程工业智能工厂核心工业软件体系. 本文的剩余章节组织如下: 第 2 节回顾了流程工业智能工厂的核心工业软件体系, 分析了核心工

BloombergGPT 率先登场。 BloombergGPT 的混合训练方法使其模型在金融任务上 的表 现大大超过了现有的大语言模型 ，而在通用场景上的表现则与之相当 ，甚至优于现有模型。 AI4Finance Foundation 开发 FinGPT ，为金融大 型语言 模型提供互联网规模的数据 ，以此推动金融领域的开源发展。 2 ） 国内金融垂类模型百花齐放。奇富科技率先宣布推出自研的金融行业 1. 通用+金融VS金融垂类哪方更强 通用 + 金融 VS 金融垂类哪方更强 通用语言大模型 金融垂类大模型 优势 泛用性强 由于在多样化的数据集上进行了训练，通用模 型能够处理各种话题和领域的问题 领域专业性 在金融领域具有专业的理解能力，更精熟于金 融术语和概念 灵活性和利用率高 与金融的结合主要有两条技术路径：①通用模型 + 金融语料训练金融大模型，②金融垂类大模型。 由于设计和训练目的不同，通用语言大模型与金融垂类模型在优劣上具有相对性。通用语言大模型在泛用性、灵活性、数据利用率、 迁移性上相比金融垂类更有优势，而在专业性、针对性、高精度和合规性上，金融垂类模型更胜一筹；在复杂度问题上，通用语言大模 型在结构上更加复杂，影响模型效率，而金融垂类模型则是在更新维护上具有复杂性。 数据来源：东吴证券研究所整理

随着2006年DeepLearning算法的提出，人工智能(AI)的发展进入 了第三次浪潮。DeepLearning凭借自身优秀的信息表征及关系提取能 力，已经为计算机视觉(cv)及自然语言处理(nlp)等领域带来了突破性的 进展。现在，AI的魔力已经被逐步引入药物研发的领域，并正在深刻地 改变这个领域的研究和发展流程。无论是在早期的药物筛选、药物优 化，还是在药物的临床试验和后期的上市监控，AI的应用都愈发广泛。 构相似性 分析则非常依赖已知的蛋白结构，对结构未知的蛋白无从下手。 随着AI技术的发展，越来越多的问题在AI的帮助下得到了改善。如大语言模 型可以整合海量的医疗研究相关文本，通过在文本中提取潜在的关联信息，发现 人类可能忽视的模式或连接。目前已有研究通过向大语言模型提问的方式，提取 出针对特定疾病的潜在靶点，从而避免一些不必要的组学实验。此外，AI模型完 成训练之后，可以将类似反向对接技术的时间复杂度降低到线性级别，甚至提高 基于上述所提的AI在靶点发现中的应用，本文将依据近期的AI医疗相关论 文，为大家介绍AI在药物靶点发现中的两个应用: 驱动新颖靶点的发现，预测蛋 白质结构。并将为大家介绍这些方法的技术细节以及局限性。 医学大语言模型驱动新颖靶点的发现 目前已有研究利用大语言模型，通过分析海量的医疗文本，实现了对新颖靶 点的挖掘。这里我们以英矽智能于23年9月发表的论文: Biomedical generative pre-trained based

(Diffusion-related) 05 展望 01 大语言模型 (LLM) 03 语言视觉大模型（ VLLM ） AI 大模型概 览 s EMENS: H a l t h · n r · · D&A ， Yubo Ji 2 © Siemens Healthineers, 2024 Topic 1 大语言模型 LLM © Siemens Healthineers Healthineers, 2024&AYubo Ji 8*22B Gemma LLAMA 3 Grok-1 国产语言大模型 开源闭源混合 仅开源 仅闭源 开源闭源混合 仅开源 仅闭源 LLM 的发展之 路 s EMENS: H a l t h · n r · · 国外语言大模型 DB©RSXiemens Healthineers, 2024 里 程 碑 临床文档生成 ( 如电子病例， 临床笔记， EHR) 获取临床洞见， 辅助诊断 报告规范化， 术语归一化 智能随访 出院小结生成

........................................................................................76 5.2.2 多语言导览切换............................................................................................... 应速度慢、语义理解 能力有限、多语言支持不足等问题，尤其在博物馆、景区、政务大 厅等场景中，难以满足用户对个性化、实时性及高准确率的需求。 据统计，2023 年国内公共服务领域的语音服务满意度仅为 62%， 其中 43%的投诉集中在语义误解和交互延迟上。 为突破这一瓶颈，本项目基于 DeepSeek 大模型构建智能语音 讲解系统，旨在通过先进的自然语言处理技术提升公共服务的智能 化水 ≥95%，支持中英等 20 种语言的实时翻译，覆盖 90%以上的常见 咨询场景；其次，将平均响应时间压缩至 0.8 秒以内，显著改善用 户体验；最后，通过模块化设计适配不同公共服务场景（如文化场 馆、交通枢纽），降低部署成本 30%以上。 关键技术指标对比如下： 指标 传统方案 DeepSeek 方 案 语义理解准确 率 78%- 85% 95% ≥ 多语言支持 5 ≤ 种 20

Stable Diffusion、 GPT-4、Med-PaLM 等大模型，国内如文心系列大模型、华为盘古大模型、星火认知大 模型、MOSS 大模型等。从研究方向上来看，大模型研究主要集中在自然语言处理 （Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）、多模 态三大领域。从内容形式上来看，如 DALLE-2 模型可以将文本转为图像；Dreamfusion 大模型构建流程分为：预训练、微调、奖励模型、强化学习四个阶段。预训练即 利用海量的训练数据和无监督学习的方法学习到通用的特征或知识，并将这些特征或 知识迁移到其他任务上，用于增强模型的泛化能力和表现。微调是指在已有的预训练 语言模型基础上，然后在新的数据集上进行少量的训练，使得模型能够更好地适应新 的任务或领域。提示调优（Prompt-tuning）、指令调优（Instruction-tuning）[7]和前缀调 优（ Learning）阶段根据用户给出的提示词结合奖励 模型，将对结果与语言模型建模目标进行综合，进而得到更好的输出效果。表 1 展示 了部分主流大模型的构建情况。 表 1 部分主流大模型的构建情况 模型名称 发布时间 模型参数量 基础模型 模型类型 预训练数据量 T5[8] 2019 年 10 月 110 亿 Transformer 语言模型 1 万亿 Token GPT-3[9] 2020 年 6

注：特征用于描述概念（3.2）。 [来源：ISO 1087：2019，3.2.1,有修改] 概念 concept 由特征（3.1）的独特组合创建的知识单元。 注1：概念不一定对应到特定的自然语言。然而，他们受到社会或文化背景的影响，这往往导致不同的分类。 注2：这是术语工作中术语“概念”所使用和指定的概念的“概念”。这与工业自动化或市场营销等其他领域所指 定的概念差异很大。 [来源：ISO XXXXX—XXXX/IEC SRD 63235:2021 2 客体对象的属性。 注：一个或多个对象可以具有相同的属性。 [来源：ISO 1087：2019，3.1.3] 术语 term 用语言学的方法表示一个一般概念的名称。 [来源：ISO 1087：2019，3.4.2，有修改] 4 智慧城市系统概念构建方法论 概述 方法论是指一套连贯、综合的方法，可以从中为特定应用选择前后连贯子集。智慧城市系统概念构 来。 GB/T XXXXX—XXXX/IEC SRD 63235:2021 3 图 1 智慧城市系统概念视角 方法论框架 方法论框架是指一种方式或结构，支持在开发系统时使用多种不同的方法和语言。 注：该方法论框架的定义改编自ISO/IEC 16500-8:1999，3.15。 智慧城市系统概念体系方法论框架是指一种系统的系统思维方式，支持在开发智慧城市系统时，将 多维度、多领域、多

链协同能力，还应评估企业工业互联网平台的应用情况，如工业 APP 的应用水平和创新能力。 5.2.3 数字化基础能力应围绕技术基础、管理基础、数据基础和安全基础四个重点方面，构建统一技 术语言、统一逻辑架构、统一业务语言和统一知识基座。 5.2.4 物联能力应评估企业工业边缘/网络能力、数据采集和生产/运营管控的情况。工业边缘/网络能 力重点评估企业新型网络覆盖情况，以及工业互联网标识解析的使用情况、边缘计算节点数量等。数据 业务场景规划 价值链管理能力 产业链协同能力 数字化管理平台 APP 应用水平 APP 创新能力 数字化基础 技术基础 新一代信息技术应用（统一技术语言） 新型数字技术架构模式（统一逻辑架构） 管理基础 两化融合管理体系（统一业务语言） 系统化管理体系融合（两化融合管理体系） 数据基础 数据标准化（统一知识基座） 元数据管理 安全基础 网络安全基础资源库 信息系统安全 数据安全 价值链管理能力 产业链协同能力 工业互联网平台 工业 APP 应用水平 工业 APP 创新能力 数字化基础 技术基础 新一代信息技术应用（统一技术语言） 新型数字技术架构模式（统一逻辑架构） 管理基础 两化融合管理体系（统一业务语言） 系统化管理体系融合（两化融合管理体系） 数据基础 数据标准化（统一知识基座） 数据治理能力成熟度评估 安全基础 网络安全基础资源库 信息系统安全

........................................................................................20 2.1.3 多语言支持................................................................................................. 遇，尤其是人工智能技术的应用，正在逐步改变餐饮服务的运作方 式。近年来，深度学习和大数据技术的突破，为餐饮行业提供了更 加智能化的解决方案。DeepSeek 大模型作为一种先进的人工智能 技术，具备强大的数据分析、自然语言处理和图像识别能力，可以 广泛应用于餐饮服务的各个环节。 餐饮行业的运营效率和服务质量直接影响到顾客的满意度和企 业的盈利能力。传统的餐饮服务模式依赖于人工操作，容易因人为 因素导致失误，并 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。  顾客反馈分析：通过自然语言处理技术，分析顾客评价，帮助 企业改进服务。  动态定价：根据市场供需情况，动态调整菜品价格，优化营 收。 综上所述，DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用，不仅能够 提升企业的运营