1 方案简介 智慧党建平台  以“互联网 + 云计算 + 智慧党务”为核心，融合 AI 人工智能技术， 打造集党务公开、人才管理与培养、党员发展及管理、党建工 作展示、党员考核、沟通交流等多种功能于一体的综合型党建 党务平台。  依托该平台可实现线上线下各类组织活动的开展和管理，实现 党务工作全过程留痕，助力基层党务工作平台化、数据化、规 范化管理以及党建教育常态化开展。 平台功能  微课随学：微课形式体现，通过碎片化时间学 习，让学习党课无时无刻。  学而致用：每个课时学习完成都有匹配课时内 容的考试，时刻了解党员学习成果。  寓益于学：信息展示、交流互动，帮助党员收 获更高价值，多维度的排行榜机制，促进创新 争优。 平台功能 党校及教育学习  权威、专业、丰富、生动的教育资源  支持课程定制和学习，满足专项培训需求  定制任务式学习与自由选修相结合，因材施教 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打 造的省级智慧党建云平台，集学习、组织管理、交流 等功能于一体；  实现了对甘肃省 160W+ 党员的教育学习管理和党务 管理； 平台上线后受到广泛好评。 甘肃省陇原先锋智慧云平台  是中共福建省委组织部借助数字技术引领党建创新，

................................................................................... 9 图 7 Agent 交流模式展示 ......................................................................................... 10 为。微软的研究证明了该框架在包括 解决数学、编码、问题解答、运筹学、在线决策、娱乐等问题上的有效性。 AutoGen 需要两个以上的智能体形成交流模式，其中智能体可以由大语言模型 LLMs、人类、工具来扮演。当一个需求被提出，智能体会开始灵活交流，他可以是多个 智能体向需求人汇报的模式（Hierarchical Chat）或者是像研讨会一样随意讨论（Joint Chat）。在官方给出的示例 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 10 在 AutoGen 智能体程序中，人类充当需求发起者，智能体通过不断使用工具并在相 互交流中解决陆续出现的问题从而得到最终答案。在智能体交流过程中，人类可随时介 入其中，若用户对最终结果不满意，可以重新提出需求，智能体就会继续优化答案。 图7 Agent 交流模式展示 资料来源：Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent

符号规则下的一个投影，那么图片、视频、传感器信 号等不同数据都可以看作是现实世界在不同符号规 则下的多个投影，大语言模型技术具有在高维数字 空间融合不同符号世界信息的潜能，利用高维空间 的多模态知识表示，能促进不同符号世界信息的理 解、交流和融合，提供在一个更全面、完整、系统的 218 www.jc2.org.cn 2期 认知结构下对现实世界的事物，及其规律的新发现和 深入理解，从而推动知识结构的不断迭代与演进。 图1 基于大语言模型技术的多模态数据挖掘 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 。 人机交互系统：基于自然语言处理技术的人机 交互，能支持自然语言接口、智能搜索与信息提取、 多语言交互、个性化服务、自动化文档生成等功能， 提升交互效率和用户体验，促成用户与应急大脑在 知识层面的交流，包括应急管理相关部门、研究机 构、企业和公众等各方用户不仅仅是知识的使用者， 更是知识的共同生产者。在人机交互的推动下，应 急知识库是一个开放、共创的知识系统，各方的知 识和经验将汇聚到应急大脑中，共同丰富和完善应

解数据背后的意义，并做出相应的生态环保决策。 在实施过程中，建议采取多种培训形式，确保培训效果。例 如：  线上培训课程：利用视频和互动课件进行自学，用户可根据个 人时间安排进行学习。  现场培训：定期组织面对面的培训交流，方便用户提问和互 动，强化学习效果。  实操演练：在真实场景中进行系统操作演练，帮助用户更好地 掌握实际应用技巧。 为了确保培训的有效性，应在每个阶段结束后进行反馈收集和 效果评估，通 重要的。例如：  建立专门的技术支持团队，为用户提供在线咨询和技术故障解 决。  创建一个常见问题解答（FAQ）系统，帮助用户快速找到解决 方案。  设置用户社区或论坛，提供一个交流平台，让用户之间相互分 享经验和最佳实践。 最后，支持政策的制定同样关键。应当通过发布相关文件或规 定，为用户和利益相关者提供明确的支持政策和操作指南，以降低 学习和适应的门槛。这不仅有助于提升用户的参与度和积极性，也 系统。设置在生态环保相关场景中的模拟，可有效提升用户的操作 熟练度。 在后续支持方面，我们将建立一个在线支持平台，提供常见问 题解答、用户交流论坛及在线咨询服务。这可以帮助用户在实际应 用过程中解决遇到的问题，同时也为用户提供一个互相交流和学习 的社区。 为确保培训的覆盖面和有效性，以下是预计的培训方式与内容 的总结： 培训方式 内容概述 适用对象 面对面培训 系统演示、现场问答

何时段用户都能获得及时的帮助。我们的技术支持团队由经验丰富 的工程师和量化分析师组成，能够快速响应并解决用户在使用过程 中遇到的技术问题。 此外，我们还设立了专门的用户社区，用户可以在社区中交流 经验、分享策略和讨论市场动态。社区定期举办线上研讨会和专家 讲座，邀请业内专家为用户提供最新的市场洞察和策略建议。 以下是我们提供的培训与支持服务的详细列表：  多层次培训课程：初级、中级、高级 模拟环境：提供模拟交易平台进行实践操作  在线问答与实时辅导：即时反馈与问题解决  考核与认证：通过考核获得使用资格认证  **7*24 小时技术支持**：全天候的技术支持服务  用户社区：经验交流、策略分享与专家讲座 通过上述措施，我们能够确保用户不仅能够快速上手 DeepSeek 应用方案，还能在不断的学习与实践中提升其量化交易 技能，最终实现更高效、更智能的投资决策。 12.1 用户培训计划 保用户能够解决实际问题并最大化利用平台的功能。 培训结束后，用户将获得一份详细的培训手册和操作指南，并 可以通过平台的在线支持系统随时获取技术帮助。此 外，DeepSeek 还将定期举办用户交流会和工作坊，帮助用户分享 经验、解决问题，并持续提升量化交易技能。 为确保培训效果，每个阶段结束后将进行考核，考核方式包括 书面测试和实际操作评估。通过考核的用户将获得相应等级的认 证，并可

步伐，把握科技革命的历史机遇。我们希望通 过本白皮书的发布，为保险业做好科技金融和数字金融两篇大文章提供有力支持，推动保 险行业从科技赋能向科技引领的转变。同时，我们也呼吁行业同仁和合作伙伴加强交流与 合作，共同推动科技保险和数字保险的发展，共创保险行业的美好未来！ 最后，我们要诚挚感谢所有参与白皮书编写的专家学者、行业同仁和技术伙伴。正是大 家的共同努力和无私奉献，才使得这本白皮书得以顺利问世。我们将继续秉持开放、合作、 （5）技术投入与运维压力 建立和维护大型模型系统需要巨大的技术投入和持续的运维支持。为了应对这一挑 战，保险公司可以采取以下策略：一是合理规划技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 养老陪伴机器人功能示意图 （4）产险智能外呼机器人 产险智能外呼机器人是一款基于阳光正言GPT，通过组合不同大模型分工协作方式， 实现技能水准与坐席相当的外呼机器人。训练百亿参数专用模型，做到对客顺畅交流，快 速响应；利用千亿参数通用大模型编排拨打任务，持续跟进客户，最大程度挖掘和激发客 户意向。系统解决了传统外呼方案需要人工设置意图和编排话术等问题，并大幅提升与客 户交互能力，进而提升外呼名单的客户意向率。

因此，保险公司必须找到提高运营效率、推动产品创新、改善客户和员工体 验的新方法。例如，为什么客户不能像追踪亚马逊物流或优步司机那样追踪 3 他们的保险索赔进度呢?在与终端用户的交流上，这只是保险公司落后于其他 消费者行业的一个方面。 此外，保险产品本身也在发生变化。保险公司正在从简单的赔偿模式向事故 预防和风险管理模式转变。为了让这些新产品发挥作用，保险公司必须能够

离“智慧体”距离遥远。 Gap2: 传统运维系统可解释性差、可交互性弱，智慧有 限 运维智慧体愿景：并非数据驱 动，而是指令驱动，可以进行 根因查找与自我纠偏，充当设 备系统与工程师之间交流沟通 的桥梁 根据本轮分析结果由 大语言模型自动生成 了分析报告，推荐解 决方案。 对异常日 志生成了 解释，可 以快速判 断虚报、 漏报。 11 PART 03 大模型

模型能够整合不同来源的数据，包括病历、影像、基因组信息等， 形成全方位的患者画像。这种整合能力对于个性化医疗和精准治疗 具有重要意义。 其次，大模型在自然语言处理方面表现出色，使其在医疗文档 和交流中的应用尤为突出。例如，通过对医学文献、病历记录和患 者交流的分析，大模型可以提取重要信息，进行智能问答、知识检 索和文书生成。这样的自动化处理不仅提高了医务人员的工作效 率，也降低了信息检索中的人为错误率。 再者，大模型 ： 1. 模型规模的扩大：从 GPT-2 到 GPT-3，甚至到后续的更大型 号，模型参数数量的增加使其在知识和上下文理解上显著增 强。这导致生成的文本更加流畅和自然，适用于医疗记录、患 者交流和医学文献的生成。 2. 多模态能力的提升：近年来的研究表明，将文本和图像数据结 合使用的模型（如 DALL-E 和 CLIP）能够同时理解和生成多种 形式的信息。这对于医疗图像分析和报告生成等应用具有重要 务质量，推动医疗行业向更高的目标迈进。 4.3.1 自动化咨询 在医疗环境中，自动化咨询是 AI 生成式大模型应用的重要组 成部分，通过自然语言处理和机器学习技术，这些模型能够实现与 患者的实时交流，并提供个性化的健康咨询服务。通过构建一个高 效的自动化咨询系统，医疗机构能够在多个方面提升服务质量和效 率。 首先，自动化咨询能够显著减轻医务人员的工作负担。许多患 者在就医前会对自身的健康状态和可能的诊疗方案产生疑问。通过

能交通等，提升各行业生产效率与服务质量，培育行业示范性应用。 四是培育繁荣生态，鼓励产学研用紧密合作，支持开源社区建设， 吸引多方力量共同参与算力基础设施的建设、运营和应用创新；积 极搭建企业交流平台，充分利用“算力产业发展方阵”、中国算力 平台、“华彩杯”算力创新应用大赛、“智算生态圈”等多元化渠道， 广泛汇聚产学研用各方力量，加强产业链上下游企业间的深度对接 与合作。 综合算力指数 清洁能源利用 率 算力中心使用清洁能源耗电量与总耗电量的比值 政策支持力度 政府出台的算力相关政策数量 市场环境 头部企业布局 当地头部企业与业内头部企业的占比值 人才储备 高校毕业生数量 行业交流频次 举办的算力相关会议活动数量 示范荣誉 获得国家荣誉和算力中心绿色等级、低碳等级、 算力算效等级以及安全可靠、服务能力等方面的 示范荣誉之和 综合算力指数 43 附件四 名词解释 1