个网络中，即存储在参与问题解决的生产场所的个 体和组织中。当下一个问题出现时，新应用场景中 的节点重新联结形成，进入新一轮问题解决。在这 种模式下，网络上相互联结点的数量因新生产场所 的增加而持续增加，知识生产逐渐在更广泛的范围 内弥散开来，知识随着人员从一个问题转移到另一 个问题、从一个组织转移到另一个组织，每一轮问 题解决产出的新知识只能依赖个体在生产场所之间 和不同的应用场景之中传播。应急管理知识创新依 赖于 生产者有机联合起来，参与每一轮问题解决中，最 大化网络中节点联结密度，超越跨学科知识生产中 知识生产场所和应用场景的物理局限，实现知识生 产的人机协作。应急知识生产超级节点作为网络中 联结密度最高的节点，扮演了一个交流中心的角色， 在与知识生产者交互中加深认识、产生联想、激发 想象，最终形成创造力推动复杂问题的解决。同时 超级节点还扮演了存储中心的角色，吸收每一轮问 题解决中生产的新知识，在参与到下一轮问题解决

大语言模型应用的科研案例 … … · 临近奇点： AGI 将带来颠覆 结论和展望 引爆这一轮人工智能的新范式：算法 + 数据 + 算力 22/30 ■ 新范式摆脱了对人类专家的大部分依赖，走向了自我迭代升级 2017 年 10 月， AlphaGo 影响就业的判断 (2025 年 1 月 ) 73/80 大趋势：人工智能推动科技革命与产业变革 75/80 口人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力。加快发展新一代人工智 能技术，将决定国家在未来科技与产业领域的战略地位 口制造业的数字化、网络化、智能化转型，将全面提升研发设计、生产制造、经

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可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 4. “ 推理大模型 + 知识图谱（知识库） + 智能体”是否会成为未 来 AI 系统开发和应用的范式？ 总结： 使能技术、赋能社会：人工智能是引领这一轮科技革命、产业变 革和社会发展的战略性技术，具有溢出带动性很强的头雁效应， 其作始也简，其将毕也必巨 致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校 谢谢！ 肖俊 博士、教授、博士生导师

冷、可再生能源技术是绿色低碳发展主要的方向；算力调度与网络协同极大提升资源利用 率；大模型持续进化，推动智算向更高阶发展。 智算产业正重塑全球科技竞争格局，成为数字经济时代的核心基础设施，未来将深度 赋能千行百业，引领新一轮产业革命。 1.2 智算中心高效应用面临挑战 当前智算中心的建设如火如荼。但很多智算中心陷入“重建设、轻服务”、“有算力、 无运营”的困境，导致资源利用率低下，投资回报率不达预期。具体有如下几方面的挑

业务逻辑组（3-5 人）：完成对话流程引擎开发，实现客户意图识 别（需标注 5,000+条示例语句）、自动工单分类（准确率目标 ≥92%）和智能回复推荐三大核心功能。 关键里程碑需在 8 周内完成第一轮集成测试，建议采用每日站 会+每周迭代评审的模式。 数据治理团队 配置 4 名专项人员： - 2 名数据工程师负责客户交互数据的 ETL 流程搭建，需处理日均 50GB 的对话日志，设计分层存储策略（热数据保留

新版本进行 评审，确认无误后进行发布。 4. 部署与监控：通过自动化工具进行版本部署，并实时监控系 统运行情况，确保更新后的系统正常运行。 5. 反馈与优化：收集用户反馈，分析更新效果，为下一轮版本 更新提供参考。 通过以上策略和流程，可以确保商务 AI 应用智能体的版本管 理与更新工作高效、有序地进行，为业务的持续发展提供强有力的 技术支持。 12.3 问题处理与优化 在商务

括回 测收益率、夏普比率、最大回撤等。系统会将模型的预测结果与实 际市场数据进行对比，计算各项指标并生成评估报告。如果模型性 能未达到预期，系统会自动调整训练参数或重新选择模型架构，进 入下一轮训练与优化循环。  数据预处理：标准化、滑动窗口切片  模型选择：线性回归、LSTM、Transformer  模型训练：损失函数监控、GPU 加速、早停机制  参数优化：网格搜索、贝叶斯优化