編寫(xiě)說(shuō)明近一年來(lái)，大模型熱潮席卷全球并持續(xù)升溫。越來(lái)越多的知名高校、科研院所和創(chuàng)新型企業(yè)加大研究力度，大模型技術(shù)不斷迭代升級(jí)，模型能力不斷加強(qiáng)，逐漸形成從底層算力、模型開(kāi)發(fā)到行業(yè)應(yīng)用的全新智能化產(chǎn)業(yè)。隨著大模型技術(shù)趨于成熟，政策環(huán)境逐漸明朗，大量企業(yè)開(kāi)始將大模型建設(shè)重心從基礎(chǔ)能力建設(shè)向應(yīng)用能力建設(shè)轉(zhuǎn)移，更多的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化潛力持續(xù)釋放.在此背景下，北京市科學(xué)技術(shù)委員會(huì)、中關(guān)村科技園區(qū)管理委員會(huì)會(huì)同有關(guān)部門和相關(guān)區(qū)舉辦了2023年北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應(yīng)用大賽，并依托大賽相關(guān)案例及前期工作積累編寫(xiě)本報(bào)告，致力于展示北京市大模型應(yīng)用成編寫(xiě)人員知識(shí)積累有限、整體場(chǎng)景應(yīng)用尚不成熟等方面的影廣泛關(guān)注。大模型對(duì)于人工智能廠商和企業(yè)用戶而言，是一廣泛關(guān)注。大模型對(duì)于人工智能廠商和企業(yè)用戶而言，是一科技巨頭將大模型視為重要發(fā)展機(jī)遇，積極投入并頻發(fā)。我國(guó)眾多廠商也投身大模型領(lǐng)域，包括百度、阿里、大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化所、北京智源人工智能研究院等發(fā)布了各自的大模型成果。企業(yè)用戶方面，大模型在企業(yè)側(cè)的應(yīng)用速度之快超乎想是什么，是不是概念炒作。短短半年，大模型已經(jīng)從飯后談資走向落地應(yīng)用。大企業(yè)管理層關(guān)于大模型的對(duì)話變得比之前復(fù)雜很多，他們希望了解到大模型能為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)哪些變革，大模型的應(yīng)用路徑是什么，如何提升大模型的投資回綜述作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心引擎，人工智能正在為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展持續(xù)注入新動(dòng)能，今年以來(lái)，大模型技術(shù)引領(lǐng)著人工智能領(lǐng)域邁入新發(fā)展高度，在世界范圍內(nèi)受到個(gè)重要發(fā)展機(jī)遇等非技術(shù)類管理者同樣期待大模型在業(yè)務(wù)中2通過(guò)對(duì)市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，能較為直觀地體現(xiàn)出企業(yè)對(duì)大模型應(yīng)用落地的熱情。根據(jù)數(shù)字化市場(chǎng)的研究咨詢機(jī)構(gòu)北京愛(ài)分析科技有限公司相關(guān)報(bào)告顯示2023年中國(guó)大模型通過(guò)對(duì)市場(chǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)的分析，能較為直觀地體現(xiàn)出企業(yè)對(duì)大模型應(yīng)用落地的熱情。根據(jù)數(shù)字化市場(chǎng)的研究咨詢機(jī)構(gòu)北京愛(ài)分析科技有限公司相關(guān)報(bào)告顯示2023年中國(guó)大模型本報(bào)告基于前期對(duì)北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應(yīng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能、文化旅游和智慧城市等六大領(lǐng)域?yàn)榍腥朦c(diǎn)，并從應(yīng)用案例的業(yè)務(wù)背景、共性痛點(diǎn)、大模型解決方案等角度展開(kāi)系統(tǒng)分析，聚焦創(chuàng)新性、示范性、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益、入調(diào)研，力求為相關(guān)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)提供參考。業(yè)界的認(rèn)可。從傳統(tǒng)行業(yè)到高科技行業(yè)，從行業(yè)黑馬到行業(yè)龍頭，諸多企業(yè)開(kāi)始論證或試點(diǎn)應(yīng)用大模型，期望在客戶運(yùn)營(yíng)、軟件開(kāi)發(fā)、營(yíng)銷推動(dòng)等領(lǐng)域有所提升，進(jìn)而增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力3化學(xué)習(xí)"的訓(xùn)練范式。首先通過(guò)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)"的訓(xùn)練范式。首先通過(guò)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練，然后利用指令數(shù)據(jù)進(jìn)行有監(jiān)督指令微調(diào)，提升模型對(duì)人類指令的追隨能力，最后，基于由人類價(jià)值標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的獎(jiǎng)勵(lì)模型所提供的獎(jiǎng)勵(lì)信息進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，控制大模型的輸入符合人類價(jià)大模型完成各類任務(wù)的能力。規(guī)模化是使大模型強(qiáng)大的重要原因，研究表明當(dāng)模型規(guī)模足夠大的時(shí)候，會(huì)"涌現(xiàn)"智能能力，具備處理新的、更高層次的特征和模式的能力，能夠?yàn)橐幌盗邢掠稳蝿?wù)帶來(lái)更好的任務(wù)效果。大模型不斷擴(kuò)大的規(guī)模由"量變"引發(fā)"質(zhì)變"，模型通用認(rèn)知能力不斷提升。大模型能力的迅速發(fā)展不僅有助于人類完成"規(guī)定動(dòng)作"，還可能幫助人類去研究和發(fā)現(xiàn)未知領(lǐng)域，突破人類過(guò)去沒(méi)有突破過(guò)的極限模式中化的特點(diǎn)整個(gè)發(fā)展歷程可劃分為三個(gè)階段。(一)大模型推動(dòng)智能"涌現(xiàn)"，打開(kāi)AI技術(shù)發(fā)展上限人工智能大模型，是指通過(guò)在海量數(shù)據(jù)上依托強(qiáng)大算力資源進(jìn)行訓(xùn)練后能完成大量不同下游任務(wù)的模型。在技術(shù)層機(jī)制下訓(xùn)練得到一個(gè)個(gè)專用小模型，但是在詞向量的自監(jiān)督4游任務(wù)2022年下半年以來(lái)的大語(yǔ)言模型階段，預(yù)訓(xùn)練大模地追隨人類指令完成各種任務(wù)，并提升了在下游任務(wù)上的泛化能力，通過(guò)人類反饋學(xué)習(xí)讓機(jī)器與人類價(jià)值對(duì)齊成為可能年的預(yù)訓(xùn)練階段，基于"海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)"，在自監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)制下獲得預(yù)訓(xùn)練大模型，通過(guò)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)后得到領(lǐng)(二)大模型變革內(nèi)容生產(chǎn)和技術(shù)服務(wù)模式，"無(wú)限生產(chǎn)"推動(dòng)生產(chǎn)效率顛覆式提升學(xué)習(xí)中，使用大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的方法已初見(jiàn)端倪2017年Transformer的提出為基礎(chǔ)架構(gòu)帶來(lái)了規(guī)模化構(gòu)建和規(guī)模化運(yùn)算的潛力Transformer解決了RNN和LSTM的并行成、數(shù)字人、游戲等娛樂(lè)媒體領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，內(nèi)容生產(chǎn)效率據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，至2023年底，將有20%的內(nèi)容被生成式大5針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景需求訓(xùn)練一個(gè)個(gè)小模型，模型難以復(fù)用和積累，導(dǎo)致AI落地的高門檻、高成本與低效率。大模型實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)模型底座的標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)和泛在化應(yīng)用，解決成本困境更多是作為企業(yè)針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景需求訓(xùn)練一個(gè)個(gè)小模型，模型難以復(fù)用和積累，導(dǎo)致AI落地的高門檻、高成本與低效率。大模型實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)模型底座的標(biāo)準(zhǔn)化開(kāi)發(fā)和泛在化應(yīng)用，解決成本困境更多是作為企業(yè)"合作者"，持續(xù)為企業(yè)注入生產(chǎn)動(dòng)能。(三)大模型作為新的"根"基礎(chǔ)設(shè)施，驅(qū)動(dòng)AI范式大模型實(shí)現(xiàn)模型生產(chǎn)從"作坊式"到"流水線"的升級(jí)。通用大模型通過(guò)從海量的、多場(chǎng)景、多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)中學(xué)通用大模型底座可搭建各行業(yè)的垂類大模型，可以有效縮減垂類大模型訓(xùn)練所需要的算力和數(shù)據(jù)量，縮短模型的開(kāi)發(fā)周模型為底座，通過(guò)快速增量訓(xùn)練和個(gè)性化微調(diào)的方式，允許用私有數(shù)據(jù)對(duì)GPT進(jìn)行個(gè)性化微調(diào)，使大模型更易于訪問(wèn)和成為重要發(fā)展趨勢(shì)，未來(lái)，大模型將不僅僅是開(kāi)發(fā)，產(chǎn)品形態(tài)更加豐富，以滿足更廣泛的市場(chǎng)需求(四)中美是大模型技術(shù)領(lǐng)域的主要"玩家"，大模型Meta通過(guò)開(kāi)源LLaMa等大模型，引領(lǐng)了全球大模型開(kāi)源浪潮。Meta通過(guò)開(kāi)源LLaMa等大模型，引領(lǐng)了全球大模型開(kāi)源浪潮。中國(guó)工程院院士鄭緯民指出，美國(guó)作為全球科技霸主面領(lǐng)先，在研發(fā)能力、人才儲(chǔ)備、硬件設(shè)施及融資環(huán)境方面勢(shì)，但頂尖的AI人才缺乏，在基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)模型等顛覆型、階躍型技術(shù)方面仍缺乏引領(lǐng)能力。產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層的整體實(shí)力較弱，高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累不足，在高端芯片、關(guān)鍵基礎(chǔ)軟件指出，美國(guó)和中國(guó)發(fā)布的通用大模型總數(shù)已占全球發(fā)布量的7為大模型廣泛應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。二是具備充足的用于大模先地位和廣泛落地起到重要推動(dòng)作用為大模型廣泛應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。二是具備充足的用于大模先地位和廣泛落地起到重要推動(dòng)作用座，為個(gè)人、開(kāi)發(fā)者和企業(yè)大模型應(yīng)用持續(xù)賦能，其近期推計(jì)，美國(guó)大模型應(yīng)用已經(jīng)覆蓋醫(yī)療、金融、房地產(chǎn)、媒體、軍事、氣候預(yù)測(cè)等領(lǐng)域，如微軟將GPT4能力集成到。ffice等辦公軟件中，提高辦公效率和用戶體驗(yàn)；摩根士丹利也接Realtor.com的大模型工具可根據(jù)用戶提示自動(dòng)生成房屋圖像以及進(jìn)行房源匹配；報(bào)紙出版商Gannett將大模型集成到出版系統(tǒng)中，簡(jiǎn)化運(yùn)營(yíng)，幫助記者擺脫日常繁瑣任務(wù)、解放生產(chǎn)力區(qū)的大模型應(yīng)用尚處于前期嘗試階段，僅個(gè)別頭部企業(yè)開(kāi)始(一國(guó)外大模型行業(yè)應(yīng)用情況美國(guó)大模型商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)展全球領(lǐng)先，商業(yè)化進(jìn)展迅應(yīng)用。在英國(guó)，會(huì)計(jì)、法律等行業(yè)的國(guó)際知名企業(yè)在部署大模型，如普華永道已在英國(guó)員工測(cè)試使用盡職調(diào)查、識(shí)別合規(guī)問(wèn)題、審批交易等功能，未來(lái)將面向全球推廣；英國(guó)最大8(二)我國(guó)大模型行業(yè)應(yīng)用情況大模型行業(yè)發(fā)展迅猛，我國(guó)政府積極制定相關(guān)政策加速(二)我國(guó)大模型行業(yè)應(yīng)用情況大模型行業(yè)發(fā)展迅猛，我國(guó)政府積極制定相關(guān)政策加速革委、教育部、科技部、工業(yè)和信息化部、公安部、廣電總生成式人工智能創(chuàng)新發(fā)展。上海、廣東、安徽等地均發(fā)布大模型相關(guān)政策，從算力支持、日本最大的連鎖便利店運(yùn)營(yíng)商7-Eleven宣布從2024年春季開(kāi)始，將開(kāi)始采用生成式人工智能技術(shù)以縮短產(chǎn)品創(chuàng)意流程、數(shù)據(jù)和社交媒體上的消費(fèi)者反饋，生成新產(chǎn)品的文本和圖像描述和提案，使產(chǎn)品設(shè)計(jì)與客戶需求保持一致，減少產(chǎn)品規(guī)劃時(shí)間圖像和關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)生成初稿設(shè)計(jì)，再由專業(yè)人士進(jìn)行細(xì)化。日本著名飲料品牌商伊藤園發(fā)布全新版的。iochacatechin圖像和關(guān)鍵詞等數(shù)據(jù)生成初稿設(shè)計(jì)，再由專業(yè)人士進(jìn)行細(xì)化。為其新品牌為其新品牌EVAfeela開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)本田汽車設(shè)計(jì)師已采用由初創(chuàng)公司stabilityA開(kāi)發(fā)的圖像生成人工智能工具stableDiffusion設(shè)計(jì)汽車。此外，本田印度的一家教育科技企業(yè)印度的一家教育科技企業(yè)physicswa11ah宣布引入AlakhA平臺(tái)，該平臺(tái)將協(xié)助學(xué)生進(jìn)行小組學(xué)習(xí)、解決學(xué)術(shù)和非學(xué)術(shù)問(wèn)題、提供支持和鼓勵(lì)，甚至創(chuàng)建個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃。場(chǎng)景開(kāi)放、技術(shù)突破、產(chǎn)品生態(tài)等多方面鼓勵(lì)大模型應(yīng)用落在政策指引下，全國(guó)各地大模型落地速度加快。北京大在政策指引下，全國(guó)各地大模型落地速度加快。北京大型已在政務(wù)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地，大模型應(yīng)用氛圍濃厚。如北京市計(jì)算中心為幫助政協(xié)更好適應(yīng)新時(shí)代政協(xié)提案工作新要求，開(kāi)發(fā)了大模型相關(guān)的政協(xié)提案應(yīng)用。如今，政協(xié)提案系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地從多源信息中凝練和關(guān)聯(lián)語(yǔ)義，實(shí)現(xiàn)根據(jù)工作重點(diǎn)和社會(huì)熱點(diǎn)豐富提案線索和選題。元保保險(xiǎn)基于大模型構(gòu)建智能客服和智能理賠應(yīng)用，保險(xiǎn)智能客服相的口語(yǔ)交流自動(dòng)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化的書(shū)面語(yǔ)言，并從非結(jié)構(gòu)化自廣東省創(chuàng)新場(chǎng)景應(yīng)用，加強(qiáng)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、科學(xué)領(lǐng)域深度融合，打造一批示范性強(qiáng)、帶動(dòng)性廣、顯示度高的典型應(yīng)用場(chǎng)景。通過(guò)場(chǎng)景創(chuàng)新促進(jìn)通用人工智能關(guān)鍵技術(shù)迭代升級(jí)，形成技術(shù)供教育、金融、科學(xué)研究等領(lǐng)域的發(fā)展水平安徽省鍵核心技術(shù)攻關(guān)，推動(dòng)全面開(kāi)放大模型應(yīng)用場(chǎng)景。動(dòng)梳理為結(jié)構(gòu)化的表述方式，形成電子病歷文書(shū)初稿，隨后經(jīng)醫(yī)生審核形成正式的電子病歷。其他城市大模型落地以政務(wù)示范為主，當(dāng)?shù)仡I(lǐng)軍企業(yè)嘗試為輔。廣州、深圳、廈門均積極推進(jìn)大模型在政務(wù)領(lǐng)域的13沒(méi)有明確的界定，有可能根據(jù)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)變化。沒(méi)有明確的界定，有可能根據(jù)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)變化。的大模型廠商及高校院所共計(jì)254家，分布于20余省市/地以百度、智譜華章、百川智能等為代表;家，已形成基本完整的產(chǎn)業(yè)鏈，涵蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層等環(huán)節(jié)，正在快速構(gòu)建具有全球影響力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。北京對(duì)大模型布局較早，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)大模型創(chuàng)新基礎(chǔ)最好、科研團(tuán)隊(duì)最為集中、技術(shù)實(shí)力最強(qiáng)、模型迭代最為活躍(一北京市大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況北京匯集了國(guó)內(nèi)最多的人工智能頂尖院校，擁有國(guó)內(nèi)最表。按廠商及高校院所所在區(qū)域及單位類型分析，北京大模家)閉環(huán)全流程，可提供Maas模式的AI解決方案；百川智思、中科聞歌為代表，通過(guò)其行業(yè)數(shù)據(jù)積累，推出面向媒體、金(二)北京市大模型行業(yè)應(yīng)用特點(diǎn)北京在大模型技術(shù)落地方面擁有大量?jī)?yōu)質(zhì)場(chǎng)景與廣闊應(yīng)用機(jī)會(huì)，一批場(chǎng)景方也率先展開(kāi)了多樣化的應(yīng)用實(shí)踐，現(xiàn)階段北京市大模型應(yīng)用呈現(xiàn)以下特點(diǎn)。人工智能領(lǐng)域的高校和科研機(jī)構(gòu)，清華大學(xué)智源研究院占全市的92%北京大模型的廠商及高校院所可大致分為四類一是人領(lǐng)域。通用大模型具備強(qiáng)大的泛化能力但缺乏行業(yè)深度，在專業(yè)和細(xì)分領(lǐng)域難以提供高價(jià)值服務(wù)。相對(duì)通用大模型，垂直行業(yè)大模型能夠更直接地深入特定行業(yè)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景，更精言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能領(lǐng)域有產(chǎn)業(yè)知識(shí)問(wèn)答、圖文生成、軟件開(kāi)行業(yè)應(yīng)用是大模型未來(lái)發(fā)展的必由之路，探索賦能不同行業(yè)場(chǎng)景的落地方式與應(yīng)用價(jià)值已成為大模型商業(yè)化落地的重要方向言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能領(lǐng)域有產(chǎn)業(yè)知識(shí)問(wèn)答、圖文生成、軟件開(kāi)行業(yè)應(yīng)用是大模型未來(lái)發(fā)展的必由之路，探索賦能不同行業(yè)場(chǎng)景的落地方式與應(yīng)用價(jià)值已成為大模型商業(yè)化落地的重要方向準(zhǔn)地滿足行業(yè)特定的需求，可以彌補(bǔ)通用大模型無(wú)法最優(yōu)化適配到垂直行業(yè)中的不足。對(duì)于垂直行業(yè)而言，大模型是一種全新的生產(chǎn)力，賦能行業(yè)全流程的同時(shí)改變行業(yè)的業(yè)務(wù)和商業(yè)模式，驅(qū)動(dòng)行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至發(fā)、智能機(jī)器人、智能工業(yè)質(zhì)檢等應(yīng)用。金融領(lǐng)域有智能投研助理、智能客服、智能保險(xiǎn)問(wèn)答、信用償貸能力審查等應(yīng)用。政務(wù)領(lǐng)域有政務(wù)問(wèn)答、市民熱線數(shù)據(jù)分析、公文寫(xiě)作與20模型應(yīng)用服務(wù)為主的應(yīng)用層。三層服務(wù)相互促進(jìn)，協(xié)同優(yōu)化，問(wèn)答IT支持、數(shù)據(jù)分析、智能識(shí)別和智能硬件等六個(gè)應(yīng)用類型。其中，大模型在內(nèi)容生成和智能問(wèn)答兩個(gè)方面的應(yīng)用向內(nèi)部使用的智能知識(shí)庫(kù)和面向外部的智能客服。大模型在內(nèi)容生成和智能問(wèn)答兩方面應(yīng)用類型最為成熟主要原因在于這兩個(gè)應(yīng)用類型具備降本增效顯著、業(yè)務(wù)價(jià)值易衡量、落地速度快等優(yōu)勢(shì)，便于企業(yè)管理層快速看到大模型價(jià)值，達(dá)成進(jìn)一步應(yīng)用的共識(shí)藥問(wèn)答等應(yīng)用。文化旅游領(lǐng)域有寫(xiě)作助手，知識(shí)檢索、教學(xué)質(zhì)量評(píng)估等應(yīng)用。智慧城市領(lǐng)域有城市交通規(guī)劃、智能指標(biāo)分析、空間感知、社會(huì)行為分析等應(yīng)用。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)賦能和金融領(lǐng)域應(yīng)用發(fā)展較快的主要原因在于央國(guó)企較為密集，它們有較強(qiáng)意愿自上而下推進(jìn)大模型應(yīng)用Mode1-as-a-service，模型即服務(wù))為商業(yè)變現(xiàn)接口創(chuàng)新性應(yīng)用的內(nèi)容、模式、方案具有創(chuàng)新性，運(yùn)用了先進(jìn)的技術(shù)或?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的突破與創(chuàng)新應(yīng)用案例具有顯著的應(yīng)用效果，對(duì)同類型場(chǎng)景可提供表率與經(jīng)驗(yàn)借鑒，具有較強(qiáng)的示范意義經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益應(yīng)用實(shí)施有機(jī)會(huì)產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，對(duì)場(chǎng)景業(yè)務(wù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會(huì)發(fā)展具有帶動(dòng)促進(jìn)作用。創(chuàng)新性應(yīng)用的內(nèi)容、模式、方案具有創(chuàng)新性，運(yùn)用了先進(jìn)的技術(shù)或?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的突破與創(chuàng)新應(yīng)用案例具有顯著的應(yīng)用效果，對(duì)同類型場(chǎng)景可提供表率與經(jīng)驗(yàn)借鑒，具有較強(qiáng)的示范意義經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益應(yīng)用實(shí)施有機(jī)會(huì)產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)價(jià)值與社會(huì)價(jià)值，對(duì)場(chǎng)景業(yè)務(wù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會(huì)發(fā)展具有帶動(dòng)促進(jìn)作用。(三)大模型行業(yè)應(yīng)用典型案例用層則將基礎(chǔ)層和行業(yè)層提供的大模型能力賦能甚至重塑表格助力低門檻、高效率的大模型復(fù)用和優(yōu)化。行業(yè)層可以結(jié)合自身業(yè)務(wù)和技術(shù)能力利用通用大模型底座的通用共識(shí)能力，開(kāi)發(fā)具備領(lǐng)域特性的行業(yè)大模型，強(qiáng)化大模型在行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的專項(xiàng)能力，推動(dòng)大模型在不同領(lǐng)域的快速落地應(yīng)用。應(yīng)上層應(yīng)用結(jié)合，為用戶提供更卓越的體驗(yàn)22政務(wù)工作面臨著龐大數(shù)據(jù)的低效處理、信息碎片化導(dǎo)致的決策滯后等痛點(diǎn)，不僅影響了政府工作效能，也直接關(guān)系到居民的體驗(yàn)和幸福感立足政務(wù)領(lǐng)域，梳理當(dāng)前信息化、數(shù)字化解決不了決不好的共性痛點(diǎn)。一是政府?dāng)?shù)據(jù)的分散與龐雜對(duì)信息處理提出了更高要求，政務(wù)信息處理效率低下將直接影響到政府對(duì)居民的服務(wù)質(zhì)量。二是多源信息碎片化使得政府對(duì)社會(huì)狀況、居民需求的把握難度加大，難以提供個(gè)性化和針對(duì)性的服務(wù)。三是決策滯后問(wèn)題會(huì)影響政府在問(wèn)題應(yīng)對(duì)的及時(shí)性員撰寫(xiě)公文和政策費(fèi)時(shí)費(fèi)力，工作效率有待提升。為解決這些問(wèn)題，大模型技術(shù)的應(yīng)用顯得尤為迫切。大模型通過(guò)自動(dòng)化處理龐大數(shù)據(jù)，提高政務(wù)信息的處理效率，應(yīng)用案例中的應(yīng)用內(nèi)容、模式、方案、技術(shù)等，具有較強(qiáng)的可遷移性與可復(fù)制性，應(yīng)用空間廣闊，可以向更多場(chǎng)景進(jìn)行推廣政務(wù)領(lǐng)域作為社會(huì)服務(wù)的核心，其業(yè)務(wù)背景包含龐大的技術(shù)，大模型能夠更全面、精準(zhǔn)地理解多元信息，為政府提供更個(gè)性化、實(shí)時(shí)的決策支持，提高居民滿意度。大模型的引入有望通過(guò)智能決策系統(tǒng)，使政府在問(wèn)題應(yīng)對(duì)上更具迅速23反應(yīng)能力，提升服務(wù)的及時(shí)性和質(zhì)量，直接增強(qiáng)居民的幸福感。同時(shí)，大模型在公務(wù)員的公文和政策撰寫(xiě)上也能提高效率，減輕工作負(fù)擔(dān)，使其更專注于重要的決策和問(wèn)題解務(wù)領(lǐng)域主要應(yīng)用方向，除此之外，企業(yè)開(kāi)拓了更多新的應(yīng)用等，給政務(wù)領(lǐng)域業(yè)務(wù)專家提供了更多思路和啟發(fā)。政務(wù)領(lǐng)域大模型短期內(nèi)難以具備直接面向公眾提供精錯(cuò)誤的答案，將給工作人員帶來(lái)額外的解釋成本，這種風(fēng)險(xiǎn)尤其存在于審批和執(zhí)法過(guò)程中。對(duì)問(wèn)題理解有誤、生成內(nèi)容問(wèn)題短期內(nèi)難以得到顯著改善，尚不具備面向公眾提供精準(zhǔn)政務(wù)問(wèn)答的能力。短期內(nèi)在政務(wù)領(lǐng)域落地應(yīng)用方向主要是面向政務(wù)工作人員內(nèi)部使用效率痛點(diǎn)。找政策時(shí)從海量政策中找到參考，并由人工整理、分析、比對(duì)，耗時(shí)費(fèi)力；寫(xiě)政策時(shí)缺乏輔助撰寫(xiě)工具幫助提24考，依賴人工和公域搜索引擎，可能存在不可靠的信息來(lái)源;共享痛點(diǎn)。政策管理經(jīng)驗(yàn)需要共享，對(duì)于業(yè)務(wù)的理解需要固化，從而讓更多人可以快速上手并具備政策管理能力。四是規(guī)范性痛點(diǎn)。政策缺乏統(tǒng)一的規(guī)范，存在沖突、重復(fù)、要素局為實(shí)現(xiàn)全市政策支撐體系的一體化，希望通過(guò)行業(yè)大模型等前沿技術(shù)，優(yōu)化政策分析與撰寫(xiě)業(yè)務(wù)流程北京瑞萊智慧科技有限公司打造基于行業(yè)大模型的政策撰寫(xiě)助手，通過(guò)大模型輔助的政策撰寫(xiě)工具，幫助政策制定人員提升效率、擴(kuò)大參考面、逐漸固化知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、提升規(guī)范性，從而最終提升政策的管理水平，促進(jìn)政府治理流程優(yōu)化和模式創(chuàng)新。針對(duì)北京市政務(wù)服務(wù)管理局的四項(xiàng)痛點(diǎn)，瑞萊智慧設(shè)計(jì)了以下功能。一是面對(duì)效率痛點(diǎn)，引入政策檢索、政策分析、政策撰寫(xiě)等自動(dòng)化工具，輔助人員進(jìn)行政策對(duì)比政策撰寫(xiě)助手接入清洗、打標(biāo)后、元信息完整的并接入權(quán)威來(lái)源的新聞、政策解讀、市場(chǎng)等信息數(shù)據(jù)。三是面對(duì)經(jīng)驗(yàn)共享痛點(diǎn)，引入"專業(yè)字典""草稿箱"等人機(jī)交互產(chǎn)品功能，將專家經(jīng)驗(yàn)嵌入大模型應(yīng)用流程，做到經(jīng)驗(yàn)可使用、可維護(hù)、可共享。四是面對(duì)規(guī)范性痛點(diǎn)，引入政策規(guī)25的檢索可以減少驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)源的工作，提升效率。二是的檢索可以減少驗(yàn)證數(shù)據(jù)來(lái)源的工作，提升效率。二是大幅度提升政策分析的效率。三是在政策撰寫(xiě)任務(wù)上，大模型輔助生成可以近乎實(shí)時(shí)的完成每個(gè)版本初稿。整體來(lái)說(shuō)，在效率提升方面效果顯著。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為信息生產(chǎn)提供了極大的便利條件，用戶可度和速度，一旦有不準(zhǔn)確、不合規(guī)或不合法的信息產(chǎn)生，便營(yíng)微博、公眾號(hào)等多個(gè)新媒體賬號(hào)，團(tuán)隊(duì)成員日常管理工作效性，又確保發(fā)布內(nèi)容的準(zhǔn)確性和安全性，成為新媒體中心決方案成為政務(wù)機(jī)構(gòu)審核內(nèi)容必不可少的手段。循規(guī)范體例，并嵌入標(biāo)準(zhǔn)化的政策規(guī)范檢查功能項(xiàng)目取得三項(xiàng)成果。一是在政策檢索任務(wù)上，可靠領(lǐng)域北京蜜度信息技術(shù)有限公司推出文修大模型，該模型通可以大幅度提升稿件審核的效率。二是在校對(duì)準(zhǔn)確性上，校對(duì)系統(tǒng)能夠捕捉細(xì)微語(yǔ)義錯(cuò)誤或肉眼難以辨識(shí)的不規(guī)范漢修飾上，系統(tǒng)能夠快速地發(fā)現(xiàn)所寫(xiě)文本中的邏輯不當(dāng)、語(yǔ)病等問(wèn)題，并且提供潤(rùn)色建議，保障發(fā)布的內(nèi)容表達(dá)準(zhǔn)確，不產(chǎn)生歧義。四是在內(nèi)容巡查上，系統(tǒng)能夠針對(duì)已經(jīng)發(fā)布過(guò)的內(nèi)容進(jìn)行定期自動(dòng)巡查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)已經(jīng)發(fā)生變化的固定表述，并提供最新的規(guī)范表述建議，為新媒體發(fā)布內(nèi)容提供雙重安全保障文修大語(yǔ)言模型搭載在蜜度已有產(chǎn)品"校對(duì)通"中，為客戶提供更智能化的審校服務(wù)，在產(chǎn)品形態(tài)上，支持網(wǎng)頁(yè)版通過(guò)對(duì)新聞?wù)?wù)領(lǐng)域和多領(lǐng)域公開(kāi)文本的大規(guī)模自動(dòng)學(xué)習(xí)讓機(jī)器發(fā)現(xiàn)典型的語(yǔ)言規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的智能校對(duì)處理，題，能夠更進(jìn)一步提升中文校對(duì)和潤(rùn)色能力的智能化程度27北京市計(jì)算中心有限公司的解決方案主要包括四個(gè)步驟。一是選擇Aquilachat北京市計(jì)算中心有限公司的解決方案主要包括四個(gè)步驟。一是選擇Aquilachat(天鷹)作為基礎(chǔ)模型。二是將政協(xié)提案文本數(shù)據(jù)整理成Aquilachat庫(kù)。上述過(guò)程均在全國(guó)產(chǎn)化運(yùn)行環(huán)境中實(shí)現(xiàn)作新要求，需要依托兩大基礎(chǔ)提升信息化水平。一是根據(jù)工作重點(diǎn)和社會(huì)熱點(diǎn)豐富提案線索和選題，要求系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地從多源信息中凝練和關(guān)聯(lián)語(yǔ)義。二是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)輔助建立委員履職的評(píng)價(jià)機(jī)制，要求系統(tǒng)能夠根據(jù)提案文本質(zhì)量服務(wù)，需要構(gòu)建跨領(lǐng)域、多層級(jí)的知識(shí)體系并實(shí)現(xiàn)主動(dòng)推送。四是幫助工作人員實(shí)現(xiàn)提案主題預(yù)測(cè)，要求系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)新興主題的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。五是滿足多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境部署應(yīng)用，要求確保政務(wù)應(yīng)用的安全性和語(yǔ)料的正確性。協(xié)提案系統(tǒng)和高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。為更好適應(yīng)新時(shí)代政協(xié)提案工項(xiàng)目取得三項(xiàng)成果。一是專業(yè)模型與知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建與部署，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)從多種格式文件中提取文本構(gòu)建可更新可為大模型在金融業(yè)落地提供了豐富的場(chǎng)景。各金融機(jī)構(gòu)著手為大模型在金融業(yè)落地提供了豐富的場(chǎng)景。各金融機(jī)構(gòu)著手積極規(guī)劃大模型落地大模型的飛速發(fā)展為現(xiàn)代應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)帶來(lái)新思路和新模式，如何充分挖掘大語(yǔ)言模型的應(yīng)用價(jià)值，結(jié)合金融業(yè)在數(shù)據(jù)、場(chǎng)景和安全合規(guī)等方面需求特點(diǎn)，制定前瞻性技術(shù)大模型實(shí)現(xiàn)某一主題提案與參照文本(如同一主題輿情)語(yǔ)義層面相似度分析，得出提案與社情民意"同頻共振"的程規(guī)劃202-2025》及《銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型指導(dǎo)意見(jiàn)》化和體系化指明方向chatGPT自202年11月面世以來(lái)，在全球范圍引起廣泛關(guān)注。其底層技術(shù)大模型，也獲得了金化部署。二是交互問(wèn)答與溯源，可實(shí)現(xiàn)基于法律法規(guī)制度等文本數(shù)據(jù)的基本問(wèn)答功能，并能對(duì)不同來(lái)源的文件(如政府報(bào)告、政策法規(guī)等)進(jìn)行分析、總結(jié)，歸納出大意并給出依據(jù)來(lái)源(數(shù)據(jù)溯源)。三是大數(shù)據(jù)指數(shù)分析，通過(guò)度路線，建設(shè)金融級(jí)大模型技術(shù)平臺(tái)是目前面臨的挑戰(zhàn)性課題。在降本增效方面，各企業(yè)需直面業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，有效解決海量數(shù)據(jù)分析難度大、數(shù)據(jù)深度價(jià)值挖掘難等問(wèn)題，全面提升29大模型金融解決方案有三個(gè)要點(diǎn)。一是數(shù)據(jù)獲取。金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化走在行業(yè)前列，但數(shù)據(jù)完整性、真大模型金融解決方案有三個(gè)要點(diǎn)。一是數(shù)據(jù)獲取。金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化走在行業(yè)前列，但數(shù)據(jù)完整性、真是訓(xùn)練大模型。需要將數(shù)據(jù)集用于基礎(chǔ)大模型訓(xùn)練，包括個(gè)償貸能力審查監(jiān)控等。用大模型在金融機(jī)構(gòu)落地實(shí)踐主要受到兩個(gè)要素影響:面三是定位應(yīng)用場(chǎng)景。大模型在金融行業(yè)有廣闊的應(yīng)用前景，當(dāng)前較為關(guān)注的落地場(chǎng)景包含保險(xiǎn)售前助理，智能投研助理，招股書(shū)生成編寫(xiě)，智能研報(bào)合規(guī)審查，智能客服等方向。除此以外，各企業(yè)仍在探索較為新穎的應(yīng)用場(chǎng)景方向，如大各企業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。在兼容擴(kuò)展方面，大模型解決方案需具備良好的兼容能力，通過(guò)全面的數(shù)據(jù)覆蓋范圍，多類型、多可聯(lián)動(dòng)的部署方式，體現(xiàn)大模型實(shí)踐價(jià)值程度。當(dāng)前，大模型落地以金融機(jī)構(gòu)非核心系統(tǒng)應(yīng)用為主，主要目標(biāo)為對(duì)內(nèi)提效。主要應(yīng)用領(lǐng)域集中在研報(bào)撰寫(xiě)，客服能力審查監(jiān)控等，大模型在金融領(lǐng)域的價(jià)值將會(huì)逐步釋放能力審查監(jiān)控等，大模型在金融領(lǐng)域的價(jià)值將會(huì)逐步釋放樸道征信有限公司提供征信服務(wù)，在信貸和金融服務(wù)場(chǎng)景遇到一個(gè)痛點(diǎn)。一直以來(lái)，缺乏一個(gè)適用于不同信貸業(yè)務(wù)、履約情況、消費(fèi)等級(jí)等維度。導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)在客戶分層經(jīng)營(yíng)、有效利用。二是用戶行為信息顆粒度粗，客戶心理征提取難北京曠視科技有限公司基于大模型技術(shù)，提出個(gè)人征信部分企業(yè)深挖需求，帶來(lái)了新穎的應(yīng)用場(chǎng)景方向，如大模型輔助提示等，同時(shí)各銀行也在嘗試將大模型應(yīng)用于內(nèi)部風(fēng)控目前案例主要關(guān)注在保險(xiǎn)售前助理，智能投研助理，招股Transformer架構(gòu)進(jìn)行自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，理解貸款用戶的行為于解決當(dāng)前面臨的痛點(diǎn)。痛點(diǎn)可以分為兩類，一是保險(xiǎn)用戶于解決當(dāng)前面臨的痛點(diǎn)。痛點(diǎn)可以分為兩類，一是保險(xiǎn)用戶學(xué)習(xí)方法，使用無(wú)標(biāo)簽樣本對(duì)風(fēng)控模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，緩解負(fù)項(xiàng)目取得三項(xiàng)成果。一是曠視科技與樸道征信合作，打造出一款通用的個(gè)人客戶資質(zhì)評(píng)分，更準(zhǔn)確的評(píng)估用戶的綜為樸道后續(xù)的新產(chǎn)品、新業(yè)務(wù)模式探索，提供了重要的底層使用大模型挖掘業(yè)務(wù)價(jià)值可行道路元保科創(chuàng)(北京)科技有限公司認(rèn)為大模型的認(rèn)知、推和意圖，生成個(gè)人信用評(píng)分，預(yù)測(cè)貸款意愿。該解決方案存抽取等技術(shù)拓寬模型分析維度，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)語(yǔ)義解析和樣本稀缺問(wèn)題保險(xiǎn)顧問(wèn)服務(wù)專業(yè)等方面；二是企業(yè)自身痛點(diǎn)，包括洞察用戶需求、企業(yè)成本降低、產(chǎn)品個(gè)性化、風(fēng)控能32保險(xiǎn)業(yè)務(wù)指令微調(diào)、應(yīng)用向量數(shù)據(jù)庫(kù)得到的保險(xiǎn)領(lǐng)域大模律知識(shí)、醫(yī)療知識(shí)等專業(yè)知識(shí)問(wèn)答，信息抽取、多輪對(duì)話交保險(xiǎn)業(yè)務(wù)指令微調(diào)、應(yīng)用向量數(shù)據(jù)庫(kù)得到的保險(xiǎn)領(lǐng)域大模律知識(shí)、醫(yī)療知識(shí)等專業(yè)知識(shí)問(wèn)答，信息抽取、多輪對(duì)話交保承保、智能理賠、智能客服等。項(xiàng)目取得兩項(xiàng)成果。一是智能客服。保險(xiǎn)領(lǐng)域大模型相較過(guò)去的傳統(tǒng)數(shù)字客服，能夠更好的進(jìn)行自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成，給出更適合用戶的答案，給用戶講解出更易懂是理賠應(yīng)用。保險(xiǎn)大模型可以更方便地進(jìn)行各類材料的結(jié)構(gòu)理賠案例庫(kù)進(jìn)行參考，提供給業(yè)務(wù)人員做為判斷依據(jù)，預(yù)警元保的解決方案分為四個(gè)層面。一是構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，包括保險(xiǎn)業(yè)務(wù)知識(shí)、相關(guān)醫(yī)療知識(shí)、保險(xiǎn)咨詢問(wèn)題、保險(xiǎn)規(guī)劃案例、保險(xiǎn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、保險(xiǎn)法規(guī)知識(shí)、保險(xiǎn)承保案例和保險(xiǎn)理賠案例等。二是構(gòu)建底層算法，包括領(lǐng)域知識(shí)二次預(yù)訓(xùn)練、隨著金融科技的快速發(fā)展，某銀行在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大語(yǔ)言模型作為當(dāng)前人工智能最前沿的技術(shù)成果，對(duì)銀33辦公軟件wiki、數(shù)據(jù)庫(kù)、辦公軟件wiki、數(shù)據(jù)庫(kù)、API接口等。二是大腦核心平臺(tái)包括三個(gè)部分，分別為企業(yè)數(shù)據(jù)接入、企業(yè)應(yīng)用接入和核心語(yǔ)言模型)和智能中樞組成。三是大腦能力中心，包括文本分類、情緒檢測(cè)、命名實(shí)體識(shí)別、信息抽取、機(jī)器翻譯、語(yǔ)知識(shí)庫(kù)問(wèn)答、會(huì)議紀(jì)要、員工入職培訓(xùn)、合規(guī)文檔編寫(xiě)等。包括通用知識(shí)數(shù)字人、人事數(shù)字人、法務(wù)數(shù)字人、營(yíng)銷數(shù)字人、催收數(shù)字人、風(fēng)控?cái)?shù)字人，實(shí)現(xiàn)數(shù)字員工日均問(wèn)答次數(shù)行業(yè)務(wù)在科技能力提升上必然有極大的促進(jìn)作用。某銀行有繁重的信息分類、會(huì)議總結(jié)、格式排版、金融報(bào)告等工作，多模態(tài)信息的處理以及溝通效率的提升需求日益增長(zhǎng)。34在醫(yī)療行業(yè)中存在一些傳統(tǒng)信息化和數(shù)字化難以有效典病例集過(guò)程中也存在低效率情況。同時(shí)，腫瘤診療和影像檢查結(jié)果解讀等領(lǐng)域也面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)知識(shí)更新在醫(yī)療行業(yè)中存在一些傳統(tǒng)信息化和數(shù)字化難以有效典病例集過(guò)程中也存在低效率情況。同時(shí)，腫瘤診療和影像檢查結(jié)果解讀等領(lǐng)域也面臨諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)知識(shí)更新醫(yī)療數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和分散存儲(chǔ)導(dǎo)致信息孤島，限制了全面決策的可能性大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用為上述痛點(diǎn)提供了新的解決方案。一是大模型的自然語(yǔ)言處理能力可用于自動(dòng)生成病例摘要，從而減輕醫(yī)生在病例書(shū)寫(xiě)上的負(fù)擔(dān)。這不僅提高了文書(shū)工作的效率，還使醫(yī)生能夠更專注于臨床決策。二是大模病例檢索，提高醫(yī)生在學(xué)習(xí)中的效率，使其更迅速獲取醫(yī)療知識(shí)。在腫瘤診療方面，大模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)分析病理學(xué)、基因組學(xué)和臨床特征，提供個(gè)性化的治療建議，提高治療成生、護(hù)士等醫(yī)護(hù)人員需要在龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)中作出準(zhǔn)確的制約醫(yī)療行業(yè)進(jìn)步的瓶頸生進(jìn)行更精準(zhǔn)的診斷，提高了影像學(xué)的效率，減少了漏診和35誤診的風(fēng)險(xiǎn)。綜合而言，大模型的應(yīng)用不僅解決了醫(yī)學(xué)知識(shí)更新滯后、醫(yī)療數(shù)據(jù)分散和異構(gòu)性等傳統(tǒng)信息化難以解決的問(wèn)題，還為醫(yī)生提供了更強(qiáng)大的工具，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)朝著更加智能和精準(zhǔn)的方向邁進(jìn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)、大模型衛(wèi)生監(jiān)督輔助執(zhí)法系統(tǒng)、智能生成病歷的聽(tīng)譯機(jī)器人、多模態(tài)綜合診斷大模型等，為大模型與醫(yī)療場(chǎng)景的融合提供了新的解決思路的管理十分嚴(yán)格，對(duì)于數(shù)據(jù)安全與患者隱私保護(hù)要求很高，即使是脫敏數(shù)據(jù)想要提供給企業(yè)進(jìn)行大模型開(kāi)發(fā)也仍存在質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)的難度，數(shù)據(jù)的質(zhì)量將直接決定大模型表現(xiàn)的好壞，在醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集將對(duì)大模型落地應(yīng)用產(chǎn)生重要影響。針對(duì)大模型的幻覺(jué)問(wèn)題，可能短期內(nèi)難以找到突破性的解決方案。因此，對(duì)于醫(yī)療領(lǐng)域的大模型生成業(yè)醫(yī)生的建議進(jìn)行對(duì)比。寫(xiě)工作，醫(yī)護(hù)人員大量的精力花費(fèi)在此項(xiàng)工作上。北京友誼醫(yī)院長(zhǎng)期致力于探索應(yīng)用信息化、智能化技術(shù)提升病歷撰寫(xiě)和錄入的效率，傳統(tǒng)的智能化系統(tǒng)在語(yǔ)義理解、數(shù)據(jù)處理及內(nèi)容生成方面存在一定的局限性，亟需通過(guò)大模型技術(shù)進(jìn)一步提升電子病歷的錄入效率。云知聲長(zhǎng)期開(kāi)展醫(yī)療領(lǐng)域智能應(yīng)用技術(shù)及產(chǎn)品研發(fā)，構(gòu)億參數(shù)規(guī)模的自研"山海"大模型，具有語(yǔ)言理解與生成、數(shù)理能力、代碼能力、知識(shí)問(wèn)答、邏輯推理、插件擴(kuò)展等十大功能，可用于病歷生成、臨床決策支持、智能商保理賠等多個(gè)場(chǎng)景。項(xiàng)目面向醫(yī)療領(lǐng)域文書(shū)撰寫(xiě)需求，基于云知聲自研的"山海"大模型、以及前端聲音信號(hào)處理、聲紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成等全棧式智能語(yǔ)音交互技術(shù)，聯(lián)合研發(fā)門診醫(yī)患對(duì)話場(chǎng)景下的電子病歷自動(dòng)生成系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)診室復(fù)等功能項(xiàng)目預(yù)計(jì)取得三項(xiàng)主要成果。一是提升醫(yī)生的電子病歷37名醫(yī)數(shù)量少、傳承斷代、醫(yī)療資源不足等問(wèn)題，名醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的名醫(yī)數(shù)量少、傳承斷代、醫(yī)療資源不足等問(wèn)題，名醫(yī)經(jīng)驗(yàn)的北京中醫(yī)藥大學(xué)東方醫(yī)院希望借助人工智能技術(shù)使"復(fù)刻"名老中醫(yī)成為可能北京智譜華章科技有限公司于202年8月發(fā)布并開(kāi)源高精度千億中英雙語(yǔ)稠密模型"GLM-130B"，在斯坦福大學(xué)公司的大模型接近或持平。項(xiàng)目面向中醫(yī)領(lǐng)域名醫(yī)經(jīng)驗(yàn)挖掘字中醫(yī)服務(wù)平臺(tái)。通過(guò)"復(fù)刻"名老中醫(yī)診療經(jīng)驗(yàn)和學(xué)術(shù)思想，形成與名老中醫(yī)高度匹配的高危肺結(jié)節(jié)人工智能臨床診療解決方案并完成一定規(guī)模的臨床評(píng)價(jià)研究。項(xiàng)目主要取得三項(xiàng)成果。一是已初步開(kāi)發(fā)了醫(yī)療垂直領(lǐng)北京中醫(yī)藥大學(xué)東方醫(yī)院是國(guó)家中醫(yī)藥管理局直管單位、三級(jí)甲等中醫(yī)醫(yī)院、首批國(guó)家中醫(yī)臨床研究基地，積累域的問(wèn)答功能，支持對(duì)醫(yī)療、健康問(wèn)題進(jìn)行智能化知識(shí)問(wèn)答。治癥候醫(yī)學(xué)解釋等輔助診療功能38傳統(tǒng)體檢中往往進(jìn)行低效、碎片化、流水線式的體檢，對(duì)冠心病等重大疾病的早發(fā)現(xiàn)有所欠缺。另外傳統(tǒng)體檢中往往進(jìn)行低效、碎片化、流水線式的體檢，對(duì)冠心病等重大疾病的早發(fā)現(xiàn)有所欠缺。另外，醫(yī)院體檢中心體檢及健康服務(wù)尚未普遍應(yīng)用人工智能手段，加之人手缺和早篩服務(wù)能力不足，亟需從頂層設(shè)計(jì)出發(fā)，搭建針對(duì)重大疾病早篩查、早干預(yù)的防控體系。為推進(jìn)昌平區(qū)智慧醫(yī)療健康服務(wù)體系建設(shè)，強(qiáng)化人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用，理服務(wù)項(xiàng)目，構(gòu)建昌平區(qū)智慧健康服務(wù)平臺(tái)，提供數(shù)字化助慧健康服務(wù)及時(shí)追蹤中高危人群并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)干預(yù)，提高智慧早篩服務(wù)能力，打造醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的"昌平實(shí)踐"。數(shù)坤(北京)網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司解決方案主要分為三個(gè)方面。一是智慧健康管理助手。通過(guò)"區(qū)域數(shù)字醫(yī)生助案例9：數(shù)坤科技打造基于數(shù)字人體大模型的心肺智管理的智能水平切實(shí)為醫(yī)院(區(qū)屬三級(jí)醫(yī)院和基層醫(yī)療機(jī)構(gòu))、衛(wèi)健委相關(guān)部門提供數(shù)字化支撐，形成區(qū)域重大疾病"篩-評(píng)-診-療-管"全閉環(huán)。二是數(shù)坤多模態(tài)影像數(shù)字醫(yī)生。支持影像多模態(tài)39有機(jī)會(huì)通過(guò)健康服務(wù)為單個(gè)家庭至少減少百萬(wàn)元開(kāi)支，為醫(yī)保節(jié)省開(kāi)支十億元以上，并進(jìn)一步提高醫(yī)保基金使用效率。健康服務(wù)平臺(tái)，形成了全面、真實(shí)、動(dòng)態(tài)的區(qū)域智慧健康數(shù)話展開(kāi)咨詢檢查詳情，并提供自動(dòng)化推薦延伸的醫(yī)療和健康管理問(wèn)題。此外根據(jù)用戶的歷史篩查或者隨訪結(jié)果，提供健譜。多模態(tài)大模型及其對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)體系包含cv大模型及其數(shù)考慮各模態(tài)數(shù)據(jù)的匹配(CT、MR)以及語(yǔ)言輸入的多模態(tài)影像數(shù)字醫(yī)生，支持合作醫(yī)院以外來(lái)源的醫(yī)療檢查影像輸入識(shí)別，完成器官結(jié)構(gòu)分割、結(jié)節(jié)病灶檢測(cè)識(shí)別和良惡性、大小等其他屬性診斷，最終直接在用戶端提供影像檢查報(bào)告。為了緩解接診能力和早中存在大量國(guó)有企業(yè)和上市企業(yè)，屬于各自產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍者從業(yè)務(wù)場(chǎng)景角度而言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)幾乎涵蓋所有場(chǎng)景，包括研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷和辦公等。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)不僅規(guī)模較大，在產(chǎn)業(yè)鏈中還處于"鏈主"地位，肩負(fù)傳統(tǒng)產(chǎn)中存在大量國(guó)有企業(yè)和上市企業(yè)，屬于各自產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍者從業(yè)務(wù)場(chǎng)景角度而言，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)幾乎涵蓋所有場(chǎng)景，包括研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷和辦公等。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)不僅規(guī)模較大，在產(chǎn)業(yè)鏈中還處于"鏈主"地位，肩負(fù)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)重任在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中，存在一些數(shù)字化和信息化難以解決的痛點(diǎn)。一是平臺(tái)型產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)為產(chǎn)業(yè)鏈上下游中小企業(yè)賦能領(lǐng)軍企業(yè)較難找到著力點(diǎn)。二是市場(chǎng)變幻莫測(cè)，客戶需求個(gè)性化程度高，在中小企業(yè)在與客戶溝通時(shí)，判斷客戶意圖真實(shí)性和縮短客戶交互周期等方面也存在痛點(diǎn)大模型是解決企業(yè)痛點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)高效生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的一項(xiàng)有效手段。對(duì)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)而言，較為重視基礎(chǔ)能力建可靠數(shù)據(jù)及時(shí)進(jìn)行健康管理措施的調(diào)整和實(shí)施我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)多元，涵蓋了金融、科技、文化、地產(chǎn)等多個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的中小企業(yè)，一般采用更為輕量級(jí)的落地方大模型價(jià)值，在企業(yè)內(nèi)部達(dá)成共識(shí)后再全面鋪開(kāi)。管理層對(duì)大模型的態(tài)度從最初的大模型是什么，是不是概念型在現(xiàn)有業(yè)務(wù)中落地應(yīng)用，持續(xù)探索借助大模型技術(shù)打造新的增長(zhǎng)點(diǎn)。如今，大模型應(yīng)用已在多個(gè)場(chǎng)景落地應(yīng)用，包括里，客服場(chǎng)景需求較為豐富，且在引入大模型后降本增效提質(zhì)效果明顯。在智能客服場(chǎng)景下，行業(yè)用戶可以直觀的體驗(yàn)到大模型帶來(lái)的便捷服務(wù)，增強(qiáng)了企業(yè)內(nèi)的群體認(rèn)同，為后續(xù)推動(dòng)大模型進(jìn)一步在細(xì)分領(lǐng)域應(yīng)用落地減小了內(nèi)部阻力。北京一輕科技集團(tuán)有限公司作為傳統(tǒng)消費(fèi)制造企業(yè)，廣泛涉足輕工產(chǎn)品制造與服務(wù)、食品制造與銷售等多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域。由于消費(fèi)制造領(lǐng)域存在企業(yè)產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重、客戶反饋周期長(zhǎng)、市場(chǎng)需求捕捉難、營(yíng)銷費(fèi)用高、企業(yè)利潤(rùn)率低等一系列痛點(diǎn)問(wèn)題，一輕集團(tuán)對(duì)利用大模型技術(shù)進(jìn)一步挖掘消費(fèi)需求、及時(shí)跟蹤市場(chǎng)變化、加速研發(fā)新型產(chǎn)品、精準(zhǔn)營(yíng)銷等提出了迫切的需求。42項(xiàng)目面向消費(fèi)制造業(yè)數(shù)字化升級(jí)需求，基于北京銜遠(yuǎn)有限公司的品商大模型及productGPT等應(yīng)用，聯(lián)合研發(fā)形成商品智能反向定制、預(yù)測(cè)性生產(chǎn)、智能調(diào)度、智能營(yíng)銷等服務(wù)功能。銜遠(yuǎn)科技基于人工智能的多模態(tài)理解、推理與生成通過(guò)大模型技術(shù)幫助產(chǎn)品創(chuàng)新，并通過(guò)productGPT支持多輪對(duì)話，與專業(yè)人員深度交互與協(xié)同，結(jié)合線上線下銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者評(píng)價(jià)反饋，深入挖掘消費(fèi)者實(shí)際需求，更好地實(shí)團(tuán)高效打造爆款創(chuàng)新產(chǎn)品并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)價(jià)值，加速實(shí)現(xiàn)從市場(chǎng)機(jī)會(huì)挖掘、產(chǎn)品創(chuàng)新到商品營(yíng)銷的全鏈路數(shù)智化升級(jí)項(xiàng)目計(jì)劃取得兩項(xiàng)成果。一是搭建基礎(chǔ)模型與私域數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)交互的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，基于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)訓(xùn)練品商大模個(gè)產(chǎn)品品類開(kāi)展示范應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)面向消費(fèi)場(chǎng)景的供應(yīng)鏈體系機(jī)會(huì)洞察、用戶需求定位、解決方案設(shè)計(jì)以及新品創(chuàng)新等方到產(chǎn)品交付的全鏈路數(shù)智化轉(zhuǎn)型43項(xiàng)目面向復(fù)雜電網(wǎng)專業(yè)場(chǎng)景智能化需求，基于百度在線網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的文心大模型，引入電力業(yè)務(wù)積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識(shí)，并且在訓(xùn)練中，設(shè)計(jì)電力領(lǐng)域?qū)嶓w判別、項(xiàng)目面向復(fù)雜電網(wǎng)專業(yè)場(chǎng)景智能化需求，基于百度在線網(wǎng)絡(luò)科技有限公司的文心大模型，引入電力業(yè)務(wù)積累的樣本數(shù)據(jù)和特有知識(shí)，并且在訓(xùn)練中，設(shè)計(jì)電力領(lǐng)域?qū)嶓w判別、文檔判別等算法作為預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，讓文心大模型深入學(xué)習(xí)電項(xiàng)目取得兩項(xiàng)成果。一是提升傳統(tǒng)電力專用模型的精陷會(huì)對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生直接影響，全面掌握、分析電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與健康水平，是安全可靠供應(yīng)電力的基礎(chǔ)。二是電力調(diào)度困難，電網(wǎng)設(shè)備數(shù)量多、異動(dòng)頻電網(wǎng)調(diào)度長(zhǎng)期存在"盲調(diào)"問(wèn)題。國(guó)家電網(wǎng)迫切需要先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)提高電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)效率和安全，加速推進(jìn)新型電力系統(tǒng)建設(shè)強(qiáng)、新能源并網(wǎng)規(guī)模最大的電網(wǎng)。國(guó)家電網(wǎng)在大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)系統(tǒng)管理運(yùn)營(yíng)方面面臨諸多挑戰(zhàn)，一是電網(wǎng)設(shè)備缺陷定級(jí)難，變壓器、斷路器等關(guān)鍵設(shè)備在運(yùn)行中發(fā)生不同類型的缺業(yè)NLP大模型在電力營(yíng)銷敏感實(shí)體識(shí)別任務(wù)上F1指標(biāo)提升44根據(jù)GrandviewResearch機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)根據(jù)GrandviewResearch機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè)2022年全球3D顯示器市場(chǎng)規(guī)模為1078億美元3D市場(chǎng)在202-2030生圖模型3D轉(zhuǎn)制模型組成，是行業(yè)內(nèi)首個(gè)全鏈路實(shí)現(xiàn)從多京東方科技集團(tuán)股份有限公司自主研發(fā)的3D終端內(nèi)容13.28，達(dá)到94.947%。二是大幅降低了研發(fā)門檻，實(shí)現(xiàn)了算力、數(shù)據(jù)、技術(shù)等資源的統(tǒng)籌優(yōu)化。基于該項(xiàng)目成果，百度將聯(lián)合國(guó)網(wǎng)智研院持續(xù)開(kāi)展電力大模型共訓(xùn)，共同推進(jìn)電力深層認(rèn)知智能提升，助力構(gòu)建清潔低碳、安全可控、靈活高效、開(kāi)放互動(dòng)、智能友好的新型電力系統(tǒng)核心功能全部云端部署，可復(fù)用可遷移。京東方的技術(shù)創(chuàng)新45正推動(dòng)文旅產(chǎn)業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)變的生成結(jié)果在觀看時(shí)保持一致，即從不同的角度觀察場(chǎng)景也應(yīng)該具有一致性，實(shí)現(xiàn)這一目的需要解決視角間的幾何和顏預(yù)計(jì)銷售24000臺(tái)，預(yù)計(jì)銷售額2400萬(wàn)。5．文化旅游領(lǐng)域文旅產(chǎn)業(yè)對(duì)發(fā)展中國(guó)文化自信、擴(kuò)大中國(guó)特色社會(huì)主義合終端設(shè)備的3D多視點(diǎn)圖像內(nèi)容。二是視角空間一致性，色一致性，以及處理光照、陰影和紋理等因素。當(dāng)前文旅產(chǎn)業(yè)面臨的主要痛點(diǎn)有三個(gè)。一是內(nèi)容生產(chǎn)方面，生成效率及內(nèi)容形式有待提升。一方面，傳統(tǒng)基于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和創(chuàng)意的知識(shí)生產(chǎn)效率低下，生產(chǎn)流程和生產(chǎn)方式亟需文化旅游領(lǐng)域大模型解決方案主要有三個(gè)組成部分。一是大模型可用于自然語(yǔ)言處理和創(chuàng)意生成，提高內(nèi)容生產(chǎn)的文化旅游領(lǐng)域大模型解決方案主要有三個(gè)組成部分。一是大模型可用于自然語(yǔ)言處理和創(chuàng)意生成，提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率。通過(guò)訓(xùn)練大模型，可以開(kāi)發(fā)智能寫(xiě)作助手，幫助旅游造更生動(dòng)、靈活的內(nèi)容形式，例如通過(guò)虛擬演繹呈現(xiàn)歷史人物或重現(xiàn)古老建筑的虛擬實(shí)境。二是大模型在多媒體處理和跨模態(tài)內(nèi)容生成方面有優(yōu)勢(shì)。利用大模型，可以開(kāi)發(fā)智能編繹、古老建筑的重現(xiàn)等。二是內(nèi)容傳播方面，傳統(tǒng)媒體通常媒體需向多媒介、多模態(tài)內(nèi)容轉(zhuǎn)型，以獲取持久廣泛的流量以廣播電視臺(tái)為例，消費(fèi)者的信息渠道豐富多元，廣播電視臺(tái)也需向融媒體轉(zhuǎn)型，用更豐富的內(nèi)容形式和更全面的媒體信息日益龐雜，需要定制化的內(nèi)容推薦，提高信息獲取效率。如在旅游中，用戶希望平臺(tái)能基于歷史偏好、興趣愛(ài)好和旅行習(xí)慣，提供個(gè)性化的文化旅游推薦和導(dǎo)覽服務(wù)。重構(gòu)革新，如新聞、公文撰寫(xiě)對(duì)個(gè)人寫(xiě)作能力要求極高，亟待數(shù)字化工具提高協(xié)作效率；另一方面，內(nèi)容生產(chǎn)的形態(tài)也有待增加更加靈活、生動(dòng)的內(nèi)容形式，如歷史人物的虛擬演多樣性和趣味性的內(nèi)容。這有助于傳統(tǒng)媒體向融媒體轉(zhuǎn)型，47應(yīng)用中，加入大模型后，對(duì)于實(shí)際體驗(yàn)提升的感知度較低在文化旅游領(lǐng)域并未充分展示出對(duì)大模型的實(shí)際需求。未來(lái)需聚焦于大模型在文化旅游領(lǐng)域商業(yè)模式的創(chuàng)新、實(shí)際應(yīng)用行商業(yè)復(fù)用拓展生成內(nèi)容準(zhǔn)確性較為包容，是大模型應(yīng)用的高潛力賽道。但讀者達(dá)成共鳴。使用大模型進(jìn)行創(chuàng)作的作品能否在質(zhì)量上與可以分析用戶歷史偏好、興趣愛(ài)好和旅行習(xí)慣，為用戶提供個(gè)性化的文化旅游推薦和導(dǎo)覽服務(wù)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型理解用戶行為模式，為用戶提供更加精準(zhǔn)的旅游建議，提升其文化旅游體驗(yàn)人為創(chuàng)作的作品媲美，能否為閱讀者提供正向情緒價(jià)值，是否能夠區(qū)分是"創(chuàng)作"或"效仿"等問(wèn)題，是否能有效規(guī)避倫理問(wèn)題，仍需政府相關(guān)部門以及供需雙方進(jìn)行深入討論，了當(dāng)務(wù)之急。傳統(tǒng)的教學(xué)模式已經(jīng)難以滿足現(xiàn)代教育的多樣性和個(gè)性化需求。某教育主管部門亟需利用先進(jìn)的技術(shù)手段來(lái)提升教學(xué)質(zhì)量，特別是在英語(yǔ)和數(shù)學(xué)這兩個(gè)基礎(chǔ)學(xué)科上，顯得尤為重要。一是針對(duì)當(dāng)?shù)貙W(xué)生的英語(yǔ)作文，根據(jù)多個(gè)維度(成績(jī)、主題相關(guān)性、邏輯性等)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)評(píng)分和提供改進(jìn)建議。二是針對(duì)當(dāng)?shù)刂行W(xué)學(xué)生的數(shù)學(xué)作答數(shù)據(jù)，生成解題步驟和相似試題。三是針對(duì)高職教學(xué)生的英語(yǔ)學(xué)習(xí)，提供長(zhǎng)難句、作文、翻譯的疑難問(wèn)答北京阿萊門科技有限公司的解決方案由兩個(gè)基本部分二是基于Baichuan2-13B模型進(jìn)行微調(diào)和人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)大模型創(chuàng)作邊界進(jìn)行規(guī)范題步驟。三是個(gè)性化輔導(dǎo)，根據(jù)學(xué)生的具體需求和錯(cuò)提供個(gè)性化的改進(jìn)建議和輔導(dǎo)49目前國(guó)家圖書(shū)館古籍、文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到兩個(gè)比較大的痛點(diǎn)。一是古籍文獻(xiàn)與現(xiàn)代文獻(xiàn)相比在印刷排版目前國(guó)家圖書(shū)館古籍、文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到兩個(gè)比較大的痛點(diǎn)。一是古籍文獻(xiàn)與現(xiàn)代文獻(xiàn)相比在印刷排版格、用語(yǔ)規(guī)范等方面均有很大不同，而且眾多古籍文獻(xiàn)中沒(méi)有句讀信息，缺乏明確的斷句、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)等，不僅古籍文獻(xiàn)挑戰(zhàn)。特別是眾多古籍在歷史變遷中存在多次的手抄、翻譯、批注等，造成了文本的差異，進(jìn)一步增加了數(shù)字化理解的難度。二是我國(guó)古籍文獻(xiàn)的數(shù)字標(biāo)引、著錄等工作的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范嚴(yán)格，古籍標(biāo)引、著錄等領(lǐng)域的新手標(biāo)注員上手難度大、培訓(xùn)成本較高，往往需要進(jìn)行多次長(zhǎng)時(shí)間培訓(xùn)才能夠上崗工作針對(duì)國(guó)家圖書(shū)館目前古籍文獻(xiàn)數(shù)字化工作遇到的兩大減少了教師和學(xué)生的負(fù)擔(dān)，提高了教學(xué)效率。三是在用戶滿獻(xiàn)和輔助著錄與標(biāo)引兩個(gè)大模型解決方案。一是基于漢王古漢語(yǔ)大模型的古文理解能力，漢王科技為國(guó)家圖書(shū)館開(kāi)展輔助理解數(shù)字化解決方案，開(kāi)發(fā)了句讀、翻譯和實(shí)體抽取等三個(gè)輔助理解工具，幫助國(guó)家圖書(shū)館及相關(guān)人員更快理解古籍語(yǔ)義內(nèi)容。開(kāi)發(fā)古籍文獻(xiàn)句讀模型，將句讀語(yǔ)料微調(diào)給古漢后，輸出添加斷句、標(biāo)點(diǎn)等信息后的文本。開(kāi)發(fā)翻譯模型，將古漢語(yǔ)-現(xiàn)代漢語(yǔ)雙語(yǔ)語(yǔ)料微調(diào)給古漢語(yǔ)大模型，激發(fā)大模型的翻譯能力，應(yīng)用層面上接收古漢語(yǔ)文本，輸出現(xiàn)代漢語(yǔ)形式的文本。開(kāi)發(fā)實(shí)體抽取模型，將古籍實(shí)體標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)給古漢語(yǔ)大模型，激發(fā)大模型的實(shí)體抽取能力，應(yīng)用層面并標(biāo)記實(shí)體在原文中的位置信息。二是依托古漢語(yǔ)大模型的抽取和生成能力，開(kāi)發(fā)了輔助著錄與標(biāo)引數(shù)字化解決方案開(kāi)發(fā)檔案自動(dòng)著錄、自動(dòng)題名和自動(dòng)分件等數(shù)字化應(yīng)用服檔案著錄過(guò)程包括數(shù)據(jù)包分件、檔案著錄項(xiàng)填充以及檔案題名撰寫(xiě)，并以此開(kāi)發(fā)大模型輔助著錄應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分件和項(xiàng)目取得一項(xiàng)成果。輔助理解古籍文獻(xiàn)解決方案利用一個(gè)大模型方案解決了過(guò)去三個(gè)專業(yè)模型的輔助應(yīng)用，并且在布了搜索聚合功能，利用大模型技術(shù)將用戶搜索的相關(guān)問(wèn)題、答案、評(píng)論等內(nèi)容進(jìn)行聚合呈現(xiàn)，提供更全面的解決方案。這些功能的發(fā)布為用戶提供了更加智能的知識(shí)獲取途徑，極大地提高了信息檢索效率。為實(shí)現(xiàn)智能熱榜摘要和搜北京面壁智能科技有限責(zé)任公司與知乎達(dá)成戰(zhàn)略合作，北京智者天下科技有限公司布了搜索聚合功能，利用大模型技術(shù)將用戶搜索的相關(guān)問(wèn)題、答案、評(píng)論等內(nèi)容進(jìn)行聚合呈現(xiàn)，提供更全面的解決方案。這些功能的發(fā)布為用戶提供了更加智能的知識(shí)獲取途徑，極大地提高了信息檢索效率。為實(shí)現(xiàn)智能熱榜摘要和搜北京面壁智能科技有限責(zé)任公司與知乎達(dá)成戰(zhàn)略合作，北京智者天下科技有限公司(簡(jiǎn)稱"知乎")作為中國(guó)領(lǐng)先的知識(shí)社交平臺(tái)，擁有龐大的用戶群體和海量?jī)?nèi)容。然而，用戶在瀏覽和搜索信息時(shí)，常常會(huì)遇到內(nèi)容信息豐富、篩選成本較大的情況。在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，如何從海量的信息中迅速準(zhǔn)確地獲取所需，成為了亟待解決的難題。獻(xiàn)大模型在三項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上也優(yōu)于chatGPT，最高達(dá)28%.為底層核心技術(shù)。面壁智能的先進(jìn)大模型通過(guò)訓(xùn)練海量的文本數(shù)據(jù)，能夠理解和生成自然語(yǔ)言文本，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)義52理解和信息提取能力。通過(guò)結(jié)合知乎高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大模型微的摘要，節(jié)省用戶時(shí)間。在搜索聚合中，大模型能夠理解用戶搜索的意圖，從不同答案和評(píng)論中挑選出最相關(guān)的信息將多個(gè)視角的知識(shí)整合在一個(gè)頁(yè)面上項(xiàng)目取得三項(xiàng)成果。一是提升用戶體驗(yàn)。熱榜摘要和搜索聚合功能大幅提升了用戶使用知乎APP的便捷性和效率用戶能夠更快地獲取到他們關(guān)心的信息，從而提升了用戶滿意度和黏性。二是智能個(gè)性化推薦。大模型技術(shù)的應(yīng)用使得知乎能夠更準(zhǔn)確地理解用戶興趣和需求，從而實(shí)現(xiàn)更加智能的個(gè)性化內(nèi)容推薦，增加了用戶在平臺(tái)上的停留時(shí)間。三是社區(qū)活躍度提升。用戶更容易找到感興趣的內(nèi)容，提高了他們?cè)谥跎鐓^(qū)中的活躍度，增加了用戶間的互動(dòng)和討論。智慧城市作為一種城市管理和發(fā)展的先進(jìn)模式，背后驅(qū)動(dòng)著對(duì)信息技術(shù)全面應(yīng)用的追求，旨在提高城市的可持續(xù)性、效率和居民生活質(zhì)量。該概念跨足多個(gè)領(lǐng)域，包括城市智慧城市的發(fā)展面臨著一系列復(fù)雜的問(wèn)題，包括龐大的人口流動(dòng)、交通擁堵、資源浪費(fèi)和環(huán)境污染等挑戰(zhàn)，使傳統(tǒng)53的城市管理方式顯得力不從心。城市治理是復(fù)雜工程，通常需要多部門協(xié)同和多場(chǎng)景融合，有時(shí)需要對(duì)大流量的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，對(duì)模型的精度、準(zhǔn)確度、以及場(chǎng)景泛化能力有一定的要求。亟需通過(guò)大模型技術(shù)提供更為智能和高效的解決方案，從而全面改善城市運(yùn)行的方方面面基于大模型的解決方案成為智慧城市發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)之一。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用，能夠處理和分析大規(guī)模的數(shù)據(jù)，提供更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和理方面，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分消耗模式的深入分析，建立智能能源管理系統(tǒng)，優(yōu)化照明系統(tǒng)、調(diào)整供暖和空調(diào)系統(tǒng)，并推動(dòng)可再生能源的集成。在環(huán)境監(jiān)測(cè)方面，利用大數(shù)據(jù)分析城市環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人口流動(dòng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，支持智能城市規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)城市的高效布局和宜居環(huán)境。在公共服務(wù)優(yōu)化方面，大模型可用于響應(yīng)優(yōu)化等。綜上所述，基于大模型的解決方案為智慧城市的可持續(xù)發(fā)展提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過(guò)充分利用大數(shù)據(jù)和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，城市能夠更為深刻地理解和應(yīng)對(duì)復(fù)雜的城市管理挑戰(zhàn)，從而打造更為智能、高效、宜居的城市54艦企業(yè)，集團(tuán)面臨產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造需求。集團(tuán)已整合政府監(jiān)管、建設(shè)、施工、設(shè)計(jì)、監(jiān)理、咨詢等多源異構(gòu)工程數(shù)據(jù)，積累多模態(tài)大模型在建筑領(lǐng)域應(yīng)用驗(yàn)證所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，希望通艦企業(yè)，集團(tuán)面臨產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造需求。集團(tuán)已整合政府監(jiān)管、建設(shè)、施工、設(shè)計(jì)、監(jiān)理、咨詢等多源異構(gòu)工程數(shù)據(jù)，積累多模態(tài)大模型在建筑領(lǐng)域應(yīng)用驗(yàn)證所需的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，希望通過(guò)大模型解決工程建造業(yè)務(wù)協(xié)同中數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、知識(shí)非結(jié)圖像分析工作，對(duì)大模型能力需求不限于大模型的語(yǔ)言能力，對(duì)大模型的視覺(jué)能力還有廣泛需求。前，智慧城市領(lǐng)域買單是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，找到"新買家"是市場(chǎng)發(fā)展的必由之路。環(huán)境蓋智慧交通、智慧社區(qū)、智慧安防等細(xì)分領(lǐng)域，均對(duì)大模型55的多模態(tài)關(guān)聯(lián)等關(guān)鍵技術(shù)，形成全模態(tài)理解、生成和關(guān)聯(lián)能力。項(xiàng)目面向建筑領(lǐng)域智能化需求，基于"紫東太初"多模態(tài)大模型和跨模態(tài)通用人工智能平臺(tái)，聯(lián)合研發(fā)建筑工程全計(jì)、技術(shù)文件審核等多個(gè)階段全閉環(huán)場(chǎng)景，大大提升建筑行業(yè)智能化水平項(xiàng)目取得兩項(xiàng)成果。一是研發(fā)多模態(tài)大模型智能底座服務(wù)平臺(tái)，解決建筑行業(yè)人工智能解決方案碎片化和落地難的程全流程、多場(chǎng)景的應(yīng)用服務(wù)在公共安全領(lǐng)域中，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)象的業(yè)務(wù)分析通常涉及對(duì)海量跨表數(shù)據(jù)的治理、建模、推理計(jì)算，周期長(zhǎng)、門檻高、靈活性低。某主管單位積累了大量各類查詢分析計(jì)算服務(wù)，但關(guān)注對(duì)象的社會(huì)行為分析往往在多個(gè)系統(tǒng)中完成，缺乏場(chǎng)景化統(tǒng)籌。因此，該主管單位希望通過(guò)運(yùn)用大模型和知識(shí)圖譜兩類知識(shí)表達(dá)技術(shù)的基礎(chǔ)上，充分對(duì)接并利用已有相關(guān)數(shù)據(jù)體系和計(jì)算服務(wù)體系資源，實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定關(guān)注社會(huì)行為對(duì)象的特征刻畫(huà)手段建設(shè)，提升對(duì)相關(guān)社會(huì)安全的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和監(jiān)測(cè)預(yù)警能力北京海致科技集團(tuán)有限公司以國(guó)產(chǎn)化軟、硬件環(huán)節(jié)為基礎(chǔ)構(gòu)建解決方案。解決方案充分整合大模型和知識(shí)圖譜兩大知識(shí)表達(dá)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)基于同一場(chǎng)景，統(tǒng)計(jì)知識(shí)(大模型)和符號(hào)知識(shí)(知識(shí)圖譜)的混合優(yōu)化使用，一方面突出大模型對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景相關(guān)知識(shí)抽取、融合和推理方面的遷移構(gòu)建能力，提升相關(guān)業(yè)務(wù)知識(shí)構(gòu)建的效率，降低知識(shí)構(gòu)建的時(shí)間成本。另一方面突出知識(shí)圖譜對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)和場(chǎng)景相關(guān)知識(shí)知識(shí)構(gòu)建的準(zhǔn)確性和可解釋性，從而使大模型這一高效知識(shí)表達(dá)技術(shù)能夠符合知識(shí)應(yīng)用的"質(zhì)量?jī)?yōu)先"原則，推動(dòng)行業(yè)智能化應(yīng)用的有效落地和快速發(fā)展項(xiàng)目取得四項(xiàng)成果。一是元數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜，針對(duì)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)建元數(shù)據(jù)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能識(shí)別和推薦。二是大模型基礎(chǔ)訓(xùn)練平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)計(jì)算分析服務(wù)基于語(yǔ)義問(wèn)答的基礎(chǔ)能力服務(wù)。三是大模型場(chǎng)景運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，基于復(fù)雜場(chǎng)景開(kāi)展計(jì)算分析可視校驗(yàn)、邏輯修正和記憶增強(qiáng)服務(wù)。四是增強(qiáng)應(yīng)用服務(wù)體系，能夠基于行業(yè)已有搜索、建模、可視化等分析服務(wù)開(kāi)展57模型、數(shù)據(jù)等多種問(wèn)答形式測(cè)平臺(tái)，有效鑒別AI生成內(nèi)容隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展該技術(shù)被應(yīng)用于人臉和語(yǔ)音等多模態(tài)信息的偽造，各類偽造軟件泛濫成災(zāi)。深度偽造算法具有翻新速度快、逼真程度高、溯源取證難等特點(diǎn)某主管部門迫切需要開(kāi)展音視頻協(xié)同的深度偽造鑒別、溯源和取證技術(shù)研究，構(gòu)建特定人物音視頻偽造犯罪技術(shù)處置能力，建立可日常化技術(shù)迭代升級(jí)的偽造與反偽造對(duì)抗技術(shù)體系，利用行業(yè)大模型快速、準(zhǔn)確甄別虛假信息、人工智能生成內(nèi)容(AIGC)等，防范深度合成技術(shù)濫用風(fēng)險(xiǎn)北京中科睿鑒科技有限公司的解決方案包括四個(gè)部分一是基于人工智能生成圖像偽造檢測(cè)。包括基于多元素組合丑化的人臉偽造檢測(cè)、基于對(duì)抗訓(xùn)練的強(qiáng)魯棒真?zhèn)螜z測(cè)方法、基于圖像掩碼自編碼器的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法等創(chuàng)新點(diǎn)。二是基于人工智能生成音頻偽造檢測(cè)。包括多特征多分技術(shù)的多因子融合偽造音頻檢測(cè)技術(shù)、基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)音模型偽造音頻檢測(cè)技術(shù)等創(chuàng)新點(diǎn)。三是基于人工智能生成視頻偽造檢測(cè)。包括基于多模態(tài)時(shí)空特征差異的視頻數(shù)據(jù)真?zhèn)螜z測(cè)算法、基于跨域遷移和小樣本學(xué)習(xí)的跨來(lái)源檢測(cè)自適應(yīng)檢測(cè)方法、多種特征融合檢測(cè)等創(chuàng)新點(diǎn)。四是基于人工智能生成文本偽造檢測(cè)。包括短篇生成文本檢測(cè)、跨生成來(lái)源檢測(cè)自適58數(shù)以上企業(yè)近兩年內(nèi)有租用英偉達(dá)A100/A800/H80算力需求，預(yù)計(jì)算力缺口約數(shù)以上企業(yè)近兩年內(nèi)有租用英偉達(dá)A100/A800/H80算力需求，預(yù)計(jì)算力缺口約5000P。各大云廠商算力均面臨一定程僅持有少量英偉達(dá)高性能算力，仍需要外部算力支撐。算力資源供不應(yīng)求已成為大模型企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)的重要挑戰(zhàn)。和取證全流程的深度偽造音視頻標(biāo)準(zhǔn)。二是構(gòu)建面向特定人物的細(xì)粒度深度偽造音視頻檢測(cè)的數(shù)據(jù)集。三是基于連續(xù)學(xué)習(xí)的多模態(tài)深度偽造音視頻協(xié)同鑒別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)面向特定人物的高泛化性和強(qiáng)魯棒性的深度偽造音視頻協(xié)同檢測(cè)，形成主動(dòng)發(fā)現(xiàn)多模態(tài)信息偽造手段的能力，最終提升深度偽造音視頻鑒別能力(四)北京市大模型行業(yè)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)場(chǎng)上算力需求劇增Nvidia芯片供不應(yīng)求，加之美國(guó)對(duì)中國(guó)實(shí)施芯片制裁，國(guó)內(nèi)云廠商提供的商業(yè)化算力供應(yīng)緊張，價(jià)應(yīng)技術(shù)、多領(lǐng)域生成文本檢測(cè)方法等創(chuàng)新點(diǎn)項(xiàng)目取得三項(xiàng)主要成果。一是研究針對(duì)特定人物的高多樣性和逼真度的偽造音視頻生成方法，構(gòu)建支持鑒別、溯源行業(yè)大模型對(duì)于特定行業(yè)數(shù)據(jù)提出了更高的要求，高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)集成為企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)壁壘，對(duì)行業(yè)知識(shí)和業(yè)務(wù)邏59輯的深入理解是行業(yè)大模型落地應(yīng)用的重要競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。許多深耕特定行業(yè)的智能化解決方案廠商，依托其豐富的行業(yè)數(shù)統(tǒng)的基礎(chǔ)上融合大模型的方式，往往能夠?qū)崿F(xiàn)大模型的快速量公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，大模型廠商無(wú)