人信息引发隐私泄露问题，随着各国数 据保护法规趋严，跨境数据流动面临复杂合规要求，训练数据的透明度和可追溯性问题也日益受到公众和监管 机构关注，从知识产权到授权同意，从数据来源到使用范围，均需开发者提供详细可验证的说明并承担相应法 律和伦理责任。 3. 算法智能跃升与安全隐忧并存 算法是推动大模型运行的关键要素，现有大模型的运行大多数基于机器学习领域的人工神经网络原理 52。随着 技 识增强技术，可将学科知识图谱与通用大模型深度融合，使模型在智能阅卷、学情分析等场景的准确率大幅度 提升。平台配备多模态向量检索系统，支持教育文档、音视频资源的精准语义匹配，为个性化推荐系统提供底 层技术支持。开发者可通过可视化调参界面快速完成模型迭代，大幅降低教育大模型的开发门槛。 智能体开发平台：推动教育大模型的落地应用。依托前序平台构建的模型能力与数据资产，专注教育智能应用 的“最后一公里”落地。平台 据中台与业务中台能力，实现智能体功能的个性化 扩展。支持多终端部署，兼容微信公众号、校园 APP 等主流交互渠道，日均服务调用量可达百万级。平台内 置测试工具，方便用户进行功能调试与体验优化。开发者可基于可视化工作流编排界面，在几小时内完成智能 体原型开发。 四款工具平台构建起教育大模型开发的完整技术闭环，四者既独立发挥专业价值，又相互协同形成完整生态， 通过算力配置、数据治理、模型构建

相媲美。 2. 成本优势显著 训练和使用费用却低一个量级（主要是因为算法策略优） ，大大降低了用户的经济负担。 3. 开源特性 DeepSeek 的开源特性是其一大亮点。用户可自行下载和部署 ，广大开发者共同优化。 4. 免费使用 DeepSeek 提供的服务是完全免费的 ，用户可以随时随地使用。 5. 支持联网搜索 DeepSeek 是首个支持联网搜索的推理模型 ，这使得它在信息获取方面独具优势。

AGI 时代的领域认知智能框架 ，帮助企业面向特定技术或行业领 域 ，基于领域数据对大模型进行增强和调优 ，通过知识网络工作台快速将领域数据构建为领域 知识网络 ，提供低代码的认知应用工作台 ，让开发者能充分利用领域大模型和利于知识网络的 能力 ，开发出面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力的认知应用。 AnyDATA 具有多项创新 ，其主要优势包括： • 领域大模型结合领域知识网络

（如GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 n 核心加分项：开源、低成本、国产自主 1. 开源：技术共享，生态共建 • 全量开源训练代码、数据清洗工具及微调框架 • 开发者可快速构建教育、金融、医疗等垂直领域应用，推动协同创新。 2. 低成本：普惠企业级AI应用 • 针对H系列芯片做了大量的模型架构优化和系统工程优化。 • 最后一次训练成本仅$557w ：显著低于行业同类模型，打破高价壁垒。 GPT4发布，进一步掀起大模型研发 热潮。 • 国内快速跟进大模型研发，文心一言 1.0、通义千问、讯飞星火、360智 脑、ChatGLM等首批模型相继发布。 • Llama2开源，极大助力全球大模型开发者生态。 • GPT-4 Turbo、Gemini等海外大模型发布，继 续提升模型性能。 • Midjourney发布5.2 • Stable Diffusion XL发布 • 国内闭源大模型快速发展，豆包、混元、商汤3

能够灵活 调整，以适应不同的任务和数据集。例如，选择可以通过少量样本 进行微调的模型，有助于在特定教育场景中取得更好的效果。 另外，社区支持与文档的完善程度同样是一个重要因素。一个 活跃的开发者社区可以提供丰富的资源和解决方案，有助于加速我 们项目的实施进程。同时，完整的文档和示例代码能帮助开发人员 更快上手和实现特定功能。 最后，考虑模型的计算资源需求和运行成本也是必要的。我们 流平台， 让不同文化和国家的教育者共同探索 AI 在教育中的应用。 随着技术的不断进步，教育 AI 大模型将变得更加普及和智 能，为未来的教育系统带来全新的变革。教育者、政策制定者和技 术开发者应该积极参与到这一进程中，共同创造一个更加高效、公 平和包容的教育环境。通过持续的技术创新和规范管理，教育 AI 大模型有潜力引领教育领域的重大变革，推动全球教育的发展与进 步。 11.1 后续功能扩展

可以将 Ha do o p 集群中的应用在内存中的运行速度提升 100 倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升 10 倍。S p a rk 让 开发者可以快速的用 J a v a、S c a l a 或 Py t hon 编写程序。它本 身自带了一个超过 80 个高阶操作符集合。而且还可以用它在 s he11 中 以交互式地查询数据。除了 Ma p 和 Re du ce 操作之外，它还支持 S QL 查询，流数据，机器学习和图表数据处理。开发者可以在一个数据管道 用例中单独使用某一能力或者将这些能力结合在一起使用。 除了交互式的数据分析，S p a rk 还能够支持交互式的数据挖掘，由于 S pa rk 是基于内存的计算，很方便处理迭代计算，而数据挖掘的问题通常都

架”，而非详细的人工智能知识和技能的预 设蓝图。该框架旨在帮助制定国家、州级 或机构级别的框架，以反映技术随着时间 的发展而不断进步，并适应不同和地区背 景下不断变化的需求。因此，联合国教科 文组织建议政策制定者和培训项目开发者 可以将AI CFT作为总体框架工具和开放性 的路线图，持续细化人工智能能力的定义 ，并激发创新的能力发展方法。 鉴于人工智能作为一种通用技术，具有潜 力彻底改变多个经济部门的商业模式，并 且其发展速度呈指数级加快，可以预期人

统 是 衔 接 计 算 机 硬 件 系 统 和 软 件 系 统 的 计 算 机 系 统 软 件 （ 如 Windows、Linux、Unix 等），可称为计算机的“管家”，它使得计算机可以被程序开发者和用户更容易 使用。数据库系统是指在计算机系统引入数据库后的系统，一般由数据库、数据库管理系统（及其开 发工具）、应用系统等部分组成。其中，数据库是相关数据的集合，数据库管理系统是一种软件系统，

（OFFICE、IE、 UC、邮件），开发工具（Visual Studio）等 拥有世界上最为广泛的用户群体。智慧校园平台将这些优势产 品集成在一起，使应用和开发扩展自然过渡。使用者能用最短 的时间能学会应用，开发者能用最短的时间在此基础上扩展和 开发新的应用系统。这种时间成本优势，也是其他任何公司所 不能比拟的。 技术优势 采用了新的 64 位弹性架构 中间件类的产品，因为其功能众多，其内部结构极其复杂 通用功能服务包括：统一信息发布服务，统一搜索服务， 工作流服务，证书服务，数据分析服务，通知消息服务，表单 服务，视图服务，触发器服务，定时器服务等。这些通用功能 服务已包含在云基础平台中，开发者直接调用即可。通用服务 和标准，由微软负责持续开发与升级，具有持久的生命力。 4.6、 智慧校园平台技术实现方法和路线 4.6.1、 计算模式技术选择——云计算 迄今为止，计算模式经过了八次进化，当前主流的计算模

（OFFICE、IE、 UC、邮件），开发工具（Visual Studio）等 拥有世界上最为广泛的用户群体。智慧校园平台将这些优势产 品集成在一起，使应用和开发扩展自然过渡。使用者能用最短 的时间能学会应用，开发者能用最短的时间在此基础上扩展和 开发新的应用系统。这种时间成本优势，也是其他任何公司所 不能比拟的。 技术优势 采用了新的 64 位弹性架构 中间件类的产品，因为其功能众多，其内部结构极其复杂 工作流服务，证书服务，数据分析服务，通知消息服务，表单 服务，视图服务，触发器服务，定时器服务等。这些通用功能 319 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 服务已包含在云基础平台中，开发者直接调用即可。通用服务 和标准，由微软负责持续开发与升级，具有持久的生命力。 4.6、 智慧校园平台技术实现方法和路线 4.6.1、 计算模式技术选择——云计算 迄今为止，计算模式经过了八次进化，当前主流的计算模