pytorch, vllm ， megatron 等 通用训练框架 u triton, vllm, sg lang, sd, pmml 等 通 用 推 理框架 分布式文件存储 u 公 有 云 分布 式 文 件 存 储 CFS/Turbofs/Goosefsx u 私有化 NFS 协议存储 NAS/CSP 云服务器 u 公有云 HCC 高性能服务器，一键纳管 u 私有化服务器，支持 ：充分考虑文、图两种模态的检索优化、能力打 磨 腾讯云 RAG+DeepSeek ： 图文并貌的产品操作说明 说明书样例 “ 制动系统怎么保养？” 开发票、挂号、预约试驾、政务服务 ... 报销、 IT 报修、预订会议室 ... 满意度分析 适合处理过程复杂且分支较多、对结果准确性要求高的业务场景 员工服务 自动化服务 智能客服 提供 10+ 画布节点，编排复杂应用，复杂 流程的执行准确率和对话完成率效果领先。

SkyAgents：自研模型降低成本 ........................................................................ 25 4.7 商汤：联合清华、上海人工智能实验室打造 GITM ........................................... 26 4.8 字节跳动：豆包聊天助手 ........................... .................................................................................... 11 图 9 林间聊愈室产品介绍 ......................................................................................... 12 图 沟通技术的产品已经在市面上广泛存在，例如 Weobot、wysa 等。随着大模型的发 展和迭代，智能体已经能被打造成心理咨询师或塔罗师的角色。用户通过倾诉生活中的 烦恼，并在与智能体沟通中寻求情绪宣泄。目前一款治愈系的软件“林间聊愈室”上线 后获得了大量好评， App Store 评分 4.7，多数用户给出了五星好评。其中产品使用小 动物的角色设定降低了用户的戒备心，加上治愈的画风和场景设计，打造独特的用户体 验。

与三十亿张图像，还实现了HTML、PDF、ArXiv等多种来源数据的综合集成，极大地丰富了 数据的广度与多样性，为开源多模态大模型的突破性发展注入了新活力。 今年9月，由商汤科技携手清华大学、上海AI实验室、哈尔滨工业大学、香港中文大学、 复旦大学及南京大学等多家科研机构共同推出的OmniCorpus项目，再次将开源多模态 数据集的发展推向了新的高度。OmniCorpus包含86亿张图像与16,960亿个文本标记的 惊艳全球，其突出特点包括：一是能够生成长达60秒的 视频，远超之前只能自动生成 2 到3秒； 二是支持多角度镜头并保持一致性，突破了以往单 镜头的限制；三是能部分模拟真实世界和物理规律。这些特点预示着视频生成技术将可能 很快从实验室走向实际应用。 （2）多模态模型的崛起 多模态模型能够处理和理解不同类型的数据，如文本、图像和声音。过去一年中，这一 领域取得了显著进展，尤其是在图像和文本的联合表示学习方面。这些模型不仅提高了任 在初步验证大模型技术的价值后，保险企业开始将目光投向那些能够带来更高业务 价值的场景，如营销素材生成、代理人销售助理以及销售机器人等。这些用例不仅有助于 提升客户体验、优化销售流程，还能在风险管理、产品创新等方面发挥重要作用，是保险公 司构建长期竞争优势的关键所在。 以销售机器人为例，它能够通过自然语言处理、情感分析等技术，与客户进行智能互 动，提供个性化的产品推荐与咨询服务。这一创新应用不仅能够显著提升销售效率与转化 率

内处理海量的信息并做出决策，这无疑增加了医疗风险。生成式大 模型通过自然语言处理、图像生成等技术，可以在多方面为医疗应 用提供支持。 首先，生成式大模型可以应用于临床诊断辅助。通过分析患者 的症状、实验室结果及影像学资料，这些模型能够生成初步的诊断 建议。这不仅提高了诊断的准确性，还可以减少医生的工作负担。 基于以往的病例数据，模型能够识别趋势和模式，从而为疾病的早 期发现和预防提供数据支持。 介入。此时，决策支持系统提供的临床预警功能可以有效减少危急 情况的发生，保障患者的安全。 在实际应用中，通过对接医院的信息系统，AI 决策支持工具能 够无缝获取和整合患者的电子健康记录（EHR），患者画像、实验 室检查结果、影像学数据等多源信息。这种信息的整合提升了模型 的决策依据，使得结果更加可靠。例如，在心脏病的风险评估中， 系统可以综合考虑患者的体重、年龄、家族病史及生活习惯等多项 数据，生成预警报告。 遇。通过对大量临床病例、指南和研究数据的学习，AI 生成式大模 型能够辅助医务人员进行更为精准的诊断和个性化治疗方案的制 定。 AI 生成式大模型能够通过自然语言处理和深度学习来分析患者 的病历信息、实验室检查结果及影像学数据，从而生成可行性的临 床决策建议。这种模型不仅能够快速处理和分析海量数据，还能识 别出潜在的病症和治疗方案，提高诊疗效率。 具体实现过程中，AI 生成式大模型可以通过以下方式支持临床

公司 业务规模、壮大公司主营业务， 有利于进一步提升上市公司的综合竞争能力、市场拓展能 力、资源 整合能力，进而提升公司的盈利水平，增强抗风险能力和可持续发展能力， 以实现公 司快速发展。 8. 本次交易尚需履行的决策和获得的批准 1 、上市公司召开股东大会审议通过本次交易； 2 、中国证监会核准本次交易； 3 、本次交易通过商务主管部门涉及经营者集中的审查。 、本次交易通过商务主管部门涉及经营者集中的审查。 用智慧发现信息价值 Discover information 数据分析 公 告 个股 研报 行业 研报 利用人工智能语义分析技术，对投研报告进行自劢分析，提取其中结构化结果。 20 分钟 降为 2 秒 全篇公告： 389 页 收购： 1. 分析师：华魏 是否实施：计划

语义内容 复杂的 知识处理 个性化的表 达方式 歧义 上下文 复杂背景 个性化 错误 同义 明天飞北京，订两晚酒店，老习惯 明天面试，两点和三点各一场。 一在公 司，二在星巴克 [ 前文：订一张上海飞北京的机票 ] 有国航的吗 28 号下午三点赶火车，不，是 29 号 [ 外卖 ] 肯德基到公司 [ 语音识别 ]11 月 17 日早上八点见新低

大语言模型在软件日志运维的实践 刘逸伦 华为 2012 实验室 本科毕业于南开大学 ，硕士毕业于美国佐治亚理工学院。研究方向包括 AI 智能运维 ，大模型质量评估以及大模型提示策略 ，在相关领域以第一作者、 通讯作者身份在 ICDE 、 ICSE 、 IWQoS 等顶级国际会议 / 期刊发表 10 余篇 论文。 刘逸伦 华为 2012 文本机器翻译实验室工程 师 演讲嘉 宾 1. 软件日志运维观点

数据存储与回溯分析：对处理后的数据进行有效的存储，形成 可供后续分析与学习的数据库。同时，支持事后回溯，帮助分 析事件的发生原因与发展过程，为未来的安全管理提供依据。 5. 多部门协作与信息共享：建立跨部门的信息共享机制，确保公 共安全管理中各方的有效协作。通过共享视频监控数据、分析 报告等信息，提升应急管理的综合能力。 在实施这一方案时，需注意确保数据隐私与安全，遵循相关法 律法规，建立完善的用户身份认证与数据保护机制。同时，随着技 实时处理与分析 在公共安全领域，实时处理与分析是确保系统有效性的关键要 素。通过将 AI 大模型应用于视频智能挖掘，系统能够对来自监控 摄像头等视频源的实时数据进行高效处理，通过快速分析以提升公 共安全响应的及时性和准确性。 首先，系统需要具备高速视频数据流的接入能力，以支持多个 视频源的并发处理。这要求系统在接收视频流时具备足够的带宽和 低延迟特性，确保实时数据不会造成崩溃或延误。此外，对于高分 1 视频监控设备 在公共安全的 AI 大模型视频智能挖掘应用方案中，视频监控 设备是数据源与输入的重要组成部分。通过高效、稳定的视频监控 系统，可以为人工智能算法提供高质量的实时视频流，有效支撑公 共安全监控的需要。 目前，视频监控设备主要包括网络摄像头、模拟摄像头、云台 摄像头、热成像设备等。这些设备具有不同的功能和特点，能够满 足各类公共场所的监控需求。 网络摄像头是目前应用最为广泛的监控设备，具备高清画质、

BEHAVIOR-1K[48] 提出了人类中心化的具身 智能基准测试, 该基准测试由两个主要部分组成: 第 1 部分是定义了 1 000 个日常活动的数据集, 这 些活动覆盖了 50 个不同的场景 (如房屋、花园、餐厅、 办公室等), 并涉及超过 9 000 个带有丰富物理和语 义属性的物体; 第 2 部分是 OMNIGIBSON, 这是 一个新颖的仿真环境, 它通过逼真的物理仿真和渲 染来支持这些活动, 包括刚体、可变形体和液体 的图像流共同构成观测值, 并将这些观测值 用于训练端到端模型, 使得机械臂能仅凭 RGB 图 像输入独立完成复杂任务. 尽管 ALOHA 提供了廉 价的模仿学习方案, 但受限于机械臂系统, 操作只 能在实验室环境内完成. HumanPlus[39] 则探索了人型机器人的数据收 集与训练. 系统通过单目 RGB 摄像头实现实时人 体和手部运动的估计, 并将其重新定位到仿人机器 人的运动中, 从而实现“影子跟随 模型能够泛化至未见情景, 这进一步加剧了对大规 模多样化数据的需求, 尤其是对非实验室环境的数 据收集, 这类数据更加真实、复杂, 对于训练能够适 应多种环境的机器人尤为关键. 如 UMI[38] 设计的数 据采集框架便极大方便了非实验室环境下的采集, 而 Open X-Embodiement[55] 综合全球实验室数据 构造的包含各类机器人、各类任务的数据集也为具 身智能的训练提供了极大便利. 未来如何提高真实

联通数智公司联合北京联通等打造元景公安大模型，在北京西城、安徽省厅等多省市视侦智能化升级项目试点应用  在北京西城区公安局试点，提供以特征搜特征的大模型视觉分析能力，解决小模型无法识 别的复杂场景  7月，该试点实验室进展收到了公安部领导的肯定，对取得的成果进行充分肯定，希望在中 国联通元景大模型的加持下，探索视频侦查新技术提高案件查办效率  利用以图搜图、以文搜图提升检索效率，可服务平安城市、雪亮工程、平安乡村等场景 大模型医疗应用服务平台：提供模型微调、测评、推理加速等全链路工具箱，为医院管理、临床、教学、科研等工作提供新范式。 -25- 大模型赋能船舶设计 n 联通数智公司、上海联通与中船海舟联合挂牌成立联合实验室，探索大模型落地中船海舟船舶设计等应用场景  针对大模型处理公式计算和图表理解的不准确问题，使用5万条增量 数据对元景70B大模型微调训练，提升基础大模型计算的准确率；  针对上万页造船规范