.......................................................................................110 8.2 系统稳定性................................................................................................... 块划分：  数据采集模块：负责从多渠道收集客户数据。  模型训练模块：定期更新和优化 DeepSeek 大模型。  推理服务模块：提供实时预测和分析服务。  监控运维模块：保障系统稳定性和性能。 通过以上技术方案，CRM 系统将能够充分利用 DeepSeek 大 模型的强大能力，提升客户服务质量和管理效率。 4.1 DeepSeek 大模型的技术架构 DeepSeek 大模 Training）以减少内存占用和加 快训练速度，同时确保模型的收敛性和稳定性。 为了进一步提升模型的鲁棒性，引入数据增强技术，通过对训 练数据进行随机扰动、噪声添加或部分遮掩，模拟真实场景中的噪 声和不确定性。在模型评估方面，采用多维度指标，包括准确率、 召回率、F1 分数以及 AUC-ROC 曲线，全面评估模型在不同任务上 的表现。通过交叉验证方法，确保模型的稳定性。 此外，引入持续学习机制，模型能够在新数据到来时进行增量

；而 在中小型医疗机构中，它则可以作为辅助诊断和治疗推荐工具，提 升医疗服务水平。  数据安全性：DeepSeek 采用先进的加密技术和访问控制机 制，确保数据的隐私和安全。  系统稳定性：通过分布式架构和容错机制，DeepSeek 能够在 高并发场景下保持稳定运行。  用户体验：DeepSeek 提供了直观的用户界面和便捷的操作流 程，降低了使用门槛，提高了用户的满意度。 峨眉药业 合格 C003 吉林长白山 2023 年 7 月 10 日 长白山药业 合格 此外，通过建立中药成分数据库，结合人工智能算法，可以对 不同批次的中药材进行成分分析，确保其有效成分的稳定性和一致 性。这种精细化的质量控制手段，不仅提高了中药产品的市场竞争 力，也为中医药产业的现代化和国际化提供了坚实的技术支撑。 通过以上方案，中药质量控制与溯源将更加透明、高效，有效 提升中医药健康产业的整体水平。 与效率，推动中医药产业的现代化与国际化发展。 5.2 DeepSeek 与现有系统的集成 在中医药健康产业中，DeepSeek 的集成需要与现有的信息系 统无缝对接，以确保数据流的高效性和系统运行的稳定性。首先， 需要利用 API 接口将 DeepSeek 的核心分析模块与现有的电子健康 记录（EHR）系统进行连接。这一步骤涉及数据的实时同步和交 互，使得 DeepSeek 能够即时访问患者的健康数据，从而提供更精

业用电的自发 自用。 成功案例剖析 成功经验 充分挖掘和利用当地的可再生能源资源至关重要。储能技术的应用也不可或缺，它能够有效解决可再生能源发电的 随 机性和波动性问题，提高能源供应的稳定性和可靠性。 积极采用先进的节能技术和设备是实现零碳发展的关键。数字化平台的建设和应用也为园区的能源管理和碳排放监 测提供了有力支持，实现了能源和碳排放的精细化管理。 政策支持与合作起到了 方面给予的政策支持，为园区的零碳建设提 供了良 好的政策环境。同时，园区与能源企业、科研机构等的合作，促进了技术创新和经验交流，共同推动了零碳产业园区 的发展。 经验教训总结 能源供应稳定性是一个常见问题，可再生能源发电受自然条件影响较大。为了解决这一问题，园区需要加强能源储备和调 节 能力，除了建设储能设施外，还可以与其他能源供应商建立稳定的合作关系，确保能源的稳定供应。 技术应 — - 》 》 》 PA,RT05 零碳产业园区的未来 展望 wjtzh2060 技术创新与突破 01 可再生能源技术将不断取得突破，太阳能、风能等可再生能源的转化效率和稳定性将大幅提升。 随 着光伏技术的革新，太阳能发电成本将进一步降低，效率显著提高，使其在能源供应中占据更重 要 的地位。风力发电技术也将朝着更大容量、更高效率的方向发展，海上风电等新兴领域将得到更

点拉远验证，组 网拓扑如图5所示，本阶段探索长距链路带宽收敛情况下模型训练的性能，目标是推动无损智算互联网络 的技术进一步突破。系列试验均验证了在不同拓扑中分布式智算中心无损网络方案的有效性和稳定性。 此外，模拟了多种试验中可能出现的故障情况，以验证方案在面对线路路障、服务器端口故障及其他异 常情况时的韧性和恢复能力。 图3 京津冀智算机房80km/120km绕行拉远验证组网 根据现网验证部署的数据显示，在训练效率方面，在不同组网拓扑下不同模型跨机房训练均可达同 机房训练性能的95%以上，证明分布式智算中心无损网络的可行性；网络稳定性方面，分布式智算中心 无损网络可支持大模型一轮5000次迭代训练任务，均完成超12小时、约80w条样本数据的稳定性测试， 具备支持大模型长期稳定训练的能力。充分验证了分布式智算中心无损网络的可行性及可靠性。 3. 未来发展潜力及对行业、产业的积极影响 台从开源 MySQL结合共享存储架构迁移到国产基础平台与万里安全数据库结合。 万里数据库为统一采集业务系统部署GreatDB分布式集群，计算节点和数据节点均部署为多节点， 保障业务的高可用和稳定性，同时满足业务系统上百TB级的存储能力。采用图形化管理平台部署，实 现分布式数据库集群的全生命周期管理，包括数据库的快速安装部署、日常运维、监控告警和备份恢复 等任务配置，将管理员从繁杂的维护工

秒，满足企业 实时筛选的需求。  筛选准确率：通过 Deepseek 筛选的简历与人工筛选的简历 匹配率达到 95%以上，显著提高了筛选效率。  系统稳定性：在连续运行 30 天的情况下，系统无故障运行时 间达到 99.9%，表现出了极高的稳定性。 通过上述数据可以看出，Deepseek 在技术适配性方面表现出 色，能够满足企业在简历筛选中的多样化需求，具备较高的可行 性。 最后，Deepseek 接口的开发与调试，确保数 据能够在不同系统之间流畅传输。企业需要与 Deepseek 的技术团 队密切合作，制定详细的集成计划，包括数据同步、用户权限管理 和系统兼容性测试等步骤，以确保系统稳定性和数据安全性。 其次，数据准备是实施过程中不可忽视的一环。Deepseek 的 筛选效果高度依赖于输入数据的质量。企业需要确保简历数据的完 整性、准确性和一致性。这可能需要对现有简历数据库进行清理和 从表中可以看出，随着企业规模的增大，Deepseek 的效果更 加显著，这将有助于高层管理者对系统的认可和采纳。 最后，技术团队的支持和配合也是用户接受度的重要保障。技 术团队需要确保系统的稳定性、安全性和可扩展性，以满足企业不 断变化的需求。通过定期培训和持续优化，技术团队能够更好地支 持 Deepseek 的部署和运营，从而增强所有用户对系统的信心。 综上所述，通过多维度分析用户接受度，可以得出结论：

测潜在的离职风险，并提前采取干预措施，降低员工流失率。 DeepSeek 技术的优势在于其高度自动化和智能化。通过不断 学习和优化，模型能够适应不同行业、不同企业的个性化需求，并 且在处理大规模数据时表现出高效性和稳定性。此外，DeepSeek 还支持多语言处理，能够满足全球化企业的多语言需求。 以下是一个简单的用例，展示了 DeepSeek 在招聘流程中的应 用场景： 通过上述流程，DeepSeek 能够显著缩短招聘周期，提升招聘 为提升系统集成的可维护性和可监控性，需设计统一的日志记 录和异常处理机制，确保在接口调用失败或数据传输异常时能及时 定位问题并恢复服务。此外，引入监控告警系统，实时跟踪接口调 用状态和数据传输质量，确保系统运行稳定性。 以下是部分接口设计的关键参数示例： 1. 接口名称：获取员工基本信息 2. 请求方式：GET 3. 请求地址：/api/employee/{employeeId} 4. 请求参数：employeeId（员工 统与培训管理系统的集成，设计接口支持简历数据共享、培训需求 对接、培训结果反馈等功能，确保各系统协同工作，提升人力资源 管理效率。 最后，通过定期进行接口性能测试和压力测试，确保系统在高 并发场景下的稳定性和可靠性。结合版本控制机制，支持接口的平 滑升级和兼容性维护，为 DeepSeek 人力资源应用场景的长期发展 提供坚实的技术支撑。 11.1 现有系统集成分析 在为企业设计 DeepSeek

精益化管理：强化“ChatBI智能问数”和“IT运维监控”功能，提 升数据分析效率与系统稳定性，赋能精益化管理。 通过算法优化使罕见病筛查效能核心指标（准确率、召回率）提 升近10个百分点。 形成“AI+医疗”标准化解决方案，积累了从数据微调到系统集 成的全流程经验，极大提升医生决策的效率与准确率。 “海光C86+海光DCU”在性能、稳定性等方面完全满足医疗业 务需求，为后续规模化部署奠定基础。 自动识 床诊断、患者服务及科研创新提供全新范式。 构建“AI报告解读+健康干预”全链条闭环 北京航天总医院 背景需求 / BACKGROUND 需要在全国产信创环境下验证AI技术与医疗应用场景的适配 性，保障兼容性、稳定性以及数据安全。 复杂病症的筛查与决策缺乏高效工具，亟需Al辅助提升诊断准 确率与诊疗效率。 传统诊疗手段依赖人工，存在就诊精度低、效率低、患者等待时 间长、科室匹配不准确、病历质控效率低等问题，影响患者就诊 产化技术突破，覆盖数据库、工控系统、数据平台等关键领 域，实现了核心技术的自主可控与性能超越。 通过“一区域一集控”模式，新能源场站实现站端无人化、少 人化运维，大幅降低人力成本。 “海光C86+海光DCU”在性能、稳定性等方面完全满足新能 源发电业务需求，为后续规模化部署奠定基础。 国家能源集团“一区域一集控”项目获得行业权威认可： 2025年5月，在第七届数字中国峰会上荣获“最佳成果十佳 解决方案”奖。

节点通过高速网络互联组成AI算力集群协同完成。但AI算力集群 并非通过简单算力堆叠即可实现完美线性扩展，而是取决于节点 间网络通信及集群系统资源调度能力。网络系统的性能及可用性 3 成为AI算力集群的线性度和稳定性的关键，也面临新的挑战： 一是高性能传输挑战。大模型需要大量的数据进行训练和推 理，千亿模型单次计算迭代内，梯度同步需要的通信量达百GB 量级；MoE稀疏模型下张量并行的卡间互联流量带宽需求达到数 四是高安全模型保障。在推理和训练的各个阶段，大模型都 可能成为网络攻击的对象，因此需要采取额外的安全措施来保护 模型不受侵害，保障数据的保密性和完整性，防止数据泄露和滥 用。此外，大模型基础设施在端到端供应链的安全性、稳定性和 坚韧性也存在巨大挑战，需加强AI大模型与自主可控芯片适配， 建设基于自主可控人工智能芯片、训练框架、交互网络的智算中 心。 （二）金融领域应用规划 2023年10月，中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设 大模型训练体系化网络运维架构，可有效支撑 AI 训 练任务开展，运维体系如图 6 所示。AI 训练系统规模大，上下 游系统庞杂，保持任务长时间不中断对于大模型训练十分重要。 大模型智算网络作为算力运转的关键环节，其稳定性提升及训练 性能劣化后能及时故障处置、有效自证是重要的业务诉求。因此， 网络运维需与 AI 集群层协同，且网络自身亦需具备智能化的能 力。 图 6 AI 大模型网络运维体系 一是网络风险预测能力：大模型智算网光纤、光模块使用量

技术栈与业务场景 的“智能护城河”。随着大模型推理能力的增强与行业知识库的完善， 此类体系将从“被动防御”转向“主动预防”，在复杂系统中实现从 代码生成到质量保障的全链路智能化，为软件工程的稳定性、安全性 与可持续性提供长期保障。 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 19 （3） 代码评审的智能化转型正在重塑开发团队的工作模式 通过大模型驱动的代码检查系统，代码复核平台不仅能够实时扫 归测试嵌入 CI/CD 流水线并设置动态质量门禁，以最小必要验证集守 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 23 住质量底线，形成“变更-测试-修复-验证”的持续闭环，确保软件 交付的稳定性与敏捷性双提升。 Testing for AI过程中，理解、归纳和执行是其核心能力的基础。 通过对认知能力、规划能力、表达能力和记忆能力的综合评测，深入 分析智能体如何有效理解用户意图、制定合理的响应计划、进行清晰 响应时间和会话整体耗时等关键指标，可以通过全面 评估智能体在实际应用场景中的效率与可用性，从而确保其在面对用 户交互时表现出最佳性能。智能体安全测试的作用是识别和防范潜在 的安全风险，确保智能体在运行过程中数据隐私、系统稳定性和用户 交互的安全性，从而提升用户信任和系统可靠性。主要包含内容安全、 数据安全、合规安全、科技伦理等方面。 完成的智能体评测总结应该包含五大核心模块：评测结果、计算 方式、统计分析、bad

帮助保险公司及时了解理赔案件的整体情况，优化资源配置。通过 自动化流程，保险公司可以将报案到初步审核的时间从传统的数小 时甚至数天缩短至几分钟，显著提升运营效率。 为了确保系统的准确性和稳定性，AI 模型需要定期更新和优 化。例如，通过引入更多的历史案例数据进行训练，模型能够不断 提升对复杂案件的识别能力。同时，系统应具备自学习功能，能够 根据实际操作中的反馈，自动调整审核规则和参数。 衡。通过对历史数据的建模，AI 可以预测不同产品组合在不同市场 环境下的表现，包括保费收入、赔付率、客户流失率等关键指标。 例如，在低利率环境下，储蓄型保险产品可能面临更高的退保风 险，而保障型产品则可能更具稳定性。基于这些预测结果，保险公 司可以动态调整产品组合，确保在风险可控的前提下实现收益最大 化。 此外，AI 大模型还可以通过模拟客户购买行为的路径分析，优 化产品的交叉销售和升级销售策略。例如，通过分析客户在购买车 或 Kubeflow）实现模型的版本控制、 自动化训练与部署，并通过 A/B 测试优化模型性能。此外，模型监 控系统（如 Prometheus 或 Grafana）可以实时跟踪模型的准确性 与稳定性，确保业务场景中的可靠性。 为了进一步提升 AI 大模型的可解释性，需要引入可视化工具 （如 SHAP 或 LIME）对模型预测结果进行分析，帮助业务人员理 解模型决策依据。同时，模型的可解释性也是监管合规的重要环