[Honnibal 2016] 3. Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention 输入文本 - LSTM - LSTM LSTM ■ 深度学习的应用 ：实体抽 取 l 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 目标 核心 价值 [Wu 2017] 候 选 回 复 用 户 问 题 上下文 结束语 . 提升智能助理产品的可靠性 . 深度学习与智能助理产品 . 智能助理产品的特点 目 录 完全用机器来理解人类语言仍面临诸 多挑战 模糊的 语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯

充全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制 PE 绝访问拒绝访河拒绝访 问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝 访问 完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝 访问拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制巨绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全控制拒绝访问 只 读 完全控制拒绝访问 只 读 元全控制拒绝访问 只 读 拒绝访问 完全 控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问完全控制拒绝访问拒绝访问拒绝访问 确 定 取 图：软件操作权限设定 3.6.4 帐号和密码管理 智慧楼宇 IBMS 可视化管理系统的用户帐号和密码管理具备足够安 基于网络化的开放式数据库结构 为了满足数据库集成方式， 系统提供基于网络化的开放的数据库结 构。闭路电视监控系统数据服务器为实时数据库系统， 在闭路电视监控 和报警联动时，监控图像和报警信息数据完全驻留在数据库存储媒介上 (硬盘),具有快速的访问速度。同时，该系统数据库服务器可以在 IBMS.net 系统集成的同步网络环境下实现， 每一个分布的 CCTV.net 系 统数据库都可以接受或提供和自身系统相关的实时数据。

城区，驾驶员一般不需要接管车辆，不需握方向盘，不需注视道路，从汽车 的“控制者”转变为“监管者”。若系统提请驾驶员介入时未受到回应，其也应当 自动采取行动将风险最小化。 ⚫ L5 级为完全自动驾驶，是自动驾驶的终极目标，汽车将能在任何道路上自动 驾驶，从“座驾”变为“座舱”，“驾驶员”这个角色彻底消失。 图3、计算机辅助驾驶等级划分 数据来源：根据国家标准《汽车驾驶自 及以上级别进发是车企的必然选择，此时“单车智能”的三大缺陷逐渐凸显： ⚫ 感知能力局限：“单车智能”完全依赖于车载传感器，而在复杂环境中其必然存 在盲区，阻碍汽车对长尾、非常规险情（例如行人非法横穿、“鬼探头”等）作 出反应（这一情况对人类驾驶员同样存在，事实上是道路交通中长期存在， 难以解决的根本性威胁之一）。 ⚫ 运算能力局限：“单车智能”完全依赖车载运算设备，其不仅受到车载芯片算 力、辅助驾驶大模型能力的限制，亦受到汽车电力储备的限制。因此，计算 数据来源：各地区相关部门政策公告，各地区相关新闻报道，兴业证券经济与金融研究院整 理 无人物流场景或为“车路云一体化”开辟新模式，创造景气外溢方向。一方面， 无人物流车行驶于开放道路，而驾驶员已几乎完全退场，比乘用车高加激进；然 而，当前的“单车智能”技术难以担当在公共道路上实现较高速度，较高频次无 人驾驶的重任，限制了无人物流车进一步扩大运用；另一方面，无人物流车行驶 路

Relations Worldwide）一直在衡量公众对机构 （包括大型商业平台）的信任程度。其在2020年的一项调查中发 现，大部分商业平台都不能站在公众利益的立场上考虑自身的发 展，难以获得公众的完全信任。而Web 3.0不是集中式的，不受单一 平台的控制，任何一种服务都有多家提供者。平台通过分布式协议 连接起来，用户可以以极小的成本从一个服务商转移到另一个服务 商。用户与建设者平权，不存在谁控制谁的问题，这是Web ”，这使得将元数据 （如规范化域名或接口描述）与以太坊地址相关联成为可能。与DNS 一样，ENS是一个层次结构的域名系统，不同层次域名之间以点作为 分隔符，我们把层次的名称叫作域，一个域的所有者能够完全控制 其子域。顶级域名（如“.eth”和“.test”）的所有者是一种名为 “注册中心”（Registrar）的智能合约，该合约内指定了控制子域 名分配的规则。任何人都可以按照这些规则，获得一个域名的所有 台。从功能上看，Steemit类似于博客，用户可以在上面发布自己的 内容，并对他人发布的内容进行评论和转发。不过，Steemit并不像 脸书、推特那样有中心化的运营者，也没有专门的审核人员，它的 运行完全依靠一套基于通证的激励系统自动维持（见图2.1）。 Steemit中的通证分为三类： STEEM。这是Steem公链的基础通证，可以进行公开交易，也可 以兑换为比特币、以太坊等加密货币。 Steem

EAM 立项 Excel MES EAM WMS Excel MES EAM WMS 通过生产基地调研学习，进行应用系统分析发现：缺乏整体规划，建设分散、应用集成 少、应用深度弱、应用分析缺，距离完全满足业务经营管理的需要尚有差距 集团：智能部门 FCSS 和 HRCSS 应用系统，及供应链的 ERP ， SRM 和 TMS 等系统。已由集团统一进行应用方案实施、推广，至各事业部、基地、生产 销售、计划、供应链（采购、物流）、生产和研发等的数据、数据和颗粒度么有拉通，在业绩统计和预测、计划和管理报表，均为手工执行，决策支持的准确性和时效性 差。 CRM 客户数据 梳理和 ERP 数 据由集成，当 前新客户源头， 未能实现完全 来源于 CMR ； CRM 和 ERP 的业务数据尚 未能双向互动， MES ， WMS 、 TMS 基础 数据和业务数 据也不能拉通 共享，实时集 成等 目前 SMR 系统 在供应商预测、 能力协同这块 能力协同这块 是空白； 该产品的功能 界面和运维支 持，有局限性， 且供应商绩效 评估，没有相 关功能等。 从计划口没法 启用外协类采 购，没有进 SMR 功能。 另外供应商源 头，和 ERP 这 块没有完全一 致同步。 目录 01 02 03 愿景与战略解读 计划专题现状解析 供应链能力评估结果 04 关键举措与改进方向 XX 事业部计划领域已形成总体框架，计划内部评审和跨部门协同是下阶

可回复自然语言输入的问题 资料来源： Open AI 公司，英伟达公 司 （单位：月） 2019 年 2 月 GPT-4 18,000 亿 参数量 2023 年 3 月 2018 年 6 月 据不完全统计， 目前已发布 的国内大模型中： 参数量超过 10 亿的有 79 个， 其中 ，参数量最高的达到 174 万亿。 ChatGPT （ Chat Generative Pre-trained 1 ChatGPT 与 AI 大模型 目录 级别 名称 定义 驾驶操作 环境感知 支援 系统作用域 0 无自动化 • 由驾驶者完全操控汽车 驾驶者 驾驶者 驾驶者 无 1 驾驶支援 • 系统有时能够辅助驾驶者完成方向盘和加减速 等驾驶操作 驾驶者与 系统 部分 行驶任务 2 部分自动化 • 系统能够完成某项驾驶任务 系统负责某些情况下环境感知 • 驾驶员需要时刻准备取回驾驶控制权 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 L3 级功能的车型。究其原因， 除法 规发展落后于产业发展外

WS 、AI X 、HP U NI X 等操作系统平台，支持主流数据库，包括 0 ra c l e、S y b a s e、 DB 2、SQL Se rv e r 等，完全支持跨平台的部署。具有开放的 ET L 代 码 生成器。提供可自定义的接口定义工具，用户可根据简单配置在主数据平台发 第 9 页 布对外服务接口供其他业务系统调用。 4)高性能 第 成工作。对于所交换的数据，采取 C DC 机制，每次只捕获、集成有变化部分 的数据， 从而减轻数据交换平台的网络传输及系统处理的负担。C D C 的实现 方式可以通过触发器、系统日志位及标志位等方式实现。提供完全抽取和增量 抽 取方式。数据集成过程支持批量操作，保证集成效率。 5)可管理性 遵循可视图形化方式，适应学校业务需求的变化，标准动态迭代，数据共享 需求变化、系统优化调整；提供可视化的配置工具，适应可视化数据建模、数据 成 的成败。 识别唯一性 在一个系统、 一个平台同一主数据实体要求具有唯一的数据标识，即数据编 码。根据一定的编码规则得到的唯一的数据编码是进行业务活动的基础，在业务 流转过程中各业务环节完全依赖业务活动数据中体现的主数据编码识别标志来 定位后续的操作和处理，在业务环节结束后，主数据编码又将成为数据分析的主 要维度，用来确定分析的范围和方向。 长期有效性 主数据通常贯穿该业务对象

要思考一个元问题：在人工智能时代 成为一名社会科学家意味着什么？在计算机普及之前的年代，计算员（Computer）曾经是一个重要、受尊敬， 甚至需要较高教育水平的职业，而如今他们早已被电子计算机完全取代。人工智能时代的社会科学家与计算 机时代的计算员相比要幸运得多，因为我们承担着更加复合的任务：我们怀揣着好奇心提出问题，带着问题 2 人工智能时代的社会科学家 6 观察现实社会，根据现象提 并涌现出长文本理解能力、复杂推理能力，甚至表现出一定程度的行为理性。 尽管人工智能所取得的成就令人惊奇，但它的原理并非高不可攀。事实上，以我们经济管理相关专业所学 过的微积分、线性代数和概率统计，完全可以理解大模型背后的原理。其中，还有不少人工智能的思想与计量 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 11 经济学、行为经济学的理论有着深刻的联系。因此，对于经济学家而言，掌握大模型的基本原理有三重意义： （Curse of Dimensionality）的 问题：假如词表 X 的大小是 |X|，那么从第 0 个到第 k − 1 个词就有 |X|k 种不同的组合；其中相当大一部 分组合是在语料库中完全没有出现过的，以致于我们不可能估计出相应的条件概率。例如，仅第一代 LLaMA 模型的词汇表就有 32000 个词，若要捕捉连续两个词的关联，其维数就已经高达十亿量级。 如何解决语言当中的高维问

设备跟随着应有系统的增加而增加的模式，对现有应用系统进行整合，实现IT服务的快速 交付，节能响应国家号召，提升业务系统安全。 1) 国产硬件自主可控 数据存储硬件采用我国完全自主研发的存储服务器，硬件和软件设计完全自主可控。 存储服务器采国产化架构的高可靠性硬件平台和国产睿思操作系统，从根本上保证数据的 安全性。 第 12 页 XXXX 税务大数据中心建设方案 2) 海量数据高效管理 源整合、优化、共享的成熟高新技术，是实现云计算最基础的支撑技术。它可以有效增加 组织的灵活性和效率，同时又可以降低其成本。虚拟化技术以其系统的先进性、高可用性、 系统的灵活扩展能力、开放性以及高可管理性等可完全满足当前和未来几年内云数据平台 信息系统的发展需求。 4.1.2 系 统 总 体 架 构 通过部署虚拟化软件、服务器、存储设备、网络设备，内部搭建虚拟化环境，通过虚 拟化技术构建新一代的数据中心，形成统一的云计算信息系统平台。 群存储系 统内各类可能出现的故障，如磁盘损坏、系统宕机、网络中断等。该软件一旦发现了软硬 件故障就会立刻启动相应的故障处理恢复流程对数据进行相应的恢复保护，确保数据的完 整性，并且整个恢复过程完全不影响业务连续运行。而且由于故障自动恢复软件能够提供 的是整个集群全局的数据恢复，充分的利用了集群内的空闲资源进行相应的处理，能够高 出RAID 技术五倍的数据恢复速度确保数据完整性，为业务长期稳定运行打下基础。

看板类型：可选液晶看板或 LED 看板，大小待定。 2.8统计报表 在企业中,只有把收集的统计数字经过多次加工处理,进行系统地、深入地分析，才能转 换成各种有用的信息，使大量的统计数据完全实现它们的使用价值，才能发挥统计的服务 和监督作用。 本系统可根据各种数据源生成各种报表，如设备故障统计报表，设备运行统计报表等 等，并支持自由选取时间跨度，对象进行统计等功能。具体报表内容和报表展示方式需详 控程序专业管理系统。该系统可以单独运行也可与 MES、ERP 集成。它具有以下功能： 3.6.2.1 系统架构  完全基于 ORACLE 开发，适合管理大量数据文件，用户无数据量过于庞大的担忧。  采用产品结构树的形式，可根据零件建立多级程序目录，可读性好。完全避免了 共享文件夹等系统安全问题，系统无网络安全、病毒攻击、人为破坏等潜在危险。  对程序文档可以按加工单元、加工设备和产品零件分类的树型结构管理，每种管 对程序文档可以按加工单元、加工设备和产品零件分类的树型结构管理，每种管 理结构支持向下多级树型结构，树型结构可由用户自行定制。  采用服务器/客户端架构，完全支持网络浮动版，客户端可在网上任意浮动。  完全支持总厂/车间架构，只需总厂设置一台管理服务器，各车间人员登陆时自动 进入本车间系统，数据具有最大程度的安全性。 3.6.2.2 NC 管理  操作简单，效率高。  与 DNC 系统无缝集成，DNC 系统直