等平台获取，确保数据的权威性和广泛性。行业报告和 学术文献可通过与行业协会、研究机构合作或订阅相关数据库（如 CNKI、IEEE Xplore）来采集，以获取高质量的领域专业知识。企 业数据库则包括内部业务数据、用户行为数据等，需通过数据脱敏 和合规性审查后纳入知识库。 为确保数据的全面性和时效性，网络爬虫技术可应用于社交媒 体、新闻网站、论坛等公开平台，采集实时信息。爬虫设计需遵循 XML 文档，适合小规模 数据抓取；Selenium 则适用于动态网页数据的抓取，能够模 拟用户操作获取 JavaScript 生成的内容。 2. API 接口调用工具：对于提供 API 接口的数据源，可使用 Postman、Requests 等工具进行数据采集。Postman 适用 于调试和测试 API 接口，而 Requests 库则适用于编写 Python 脚本进行自动化数据采集。通过 Pandas、OpenPyXL、PDFPlumber 等工具进行解 析。Pandas 适用于处理 CSV 和 Excel 文件，OpenPyXL 专门 用于 Excel 文件的操作，而 PDFPlumber 则适用于从 PDF 文 档中提取文本和表格数据。 5. 日志采集工具：对于系统或应用生成的日志数据，可使用 Fluentd、Logstash 等工具进行实时采集和解析。这些工具支 持多种日志格式

续部署（CI/CD）的实践，以便于快速发现并修复问题，减少生产 环境中的错误率。 在智能体的训练和优化方面，我们采用了深度学习与强化学习 相结合的方法。通过深度学习，智能体能够从大量数据中学习复杂 的模式和知识；而强化学习则使智能体能够在不断与环境的交互中 优化其决策策略。例如，在客户服务场景中，智能体通过分析历史 对话数据学习如何更有效地解决客户问题，并在此基础上不断优化 其响应策略。 此外，我们还注重智能体的可扩展性和模块化设计。通过将其 户基础，推出了多功能的商务 AI 解决方案，覆盖面广且技术成熟。 专业 AI 公司如 OpenAI 和 DeepMind，以其前沿的 AI 技术和创新 能力，专注于高精度和高定制化的商务智能体服务。初创企业则凭 借其灵活的经营模式和快速的迭代能力，在特定垂直市场中寻找突 破点，提供差异化服务。 市场份额分布方面，技术巨头占据了主导地位，占据了约 60%的市场份额，专业 AI 公司和初创企业分别占据了 分别在自然语言处理和决策优化领域取得了显著成果。 初创企业则通过在特定应用中引入创新的 AI 技术，如情感分析和 个性化推 荐，来提升市场竞争力。 用户体验和服务质量是竞争的另一关键领域。技术巨头通过整 合其生态系统，提供无缝的用户体验和全方位服务支持。专业 AI 公司则通过深度定制化服务和快速响应客户需求，建立忠实的客户 群体。初创企业则通过灵活的服务模式和高效的客户反馈机制，迅 速调整产品以适应市场变化。

型的硬件基础设 施搭建、系统集成和日常运维；风险管理部门确保模型的应用符合 监管要求，并对模型输出进行风险评估；业务运营部门利用模型优 化业务流程，如信贷审批、客户分群和产品推荐；客户服务部门则 通过模型提升客户体验，例如智能客服和个性化服务。 其次，外部参与者也扮演了关键角色。模型提供商 Deepseek 公司负责模型的定制开发、训练和优化，并提供技术支持与培训。 数据供应商则为模 决策和 资源调配。技术团队由银行的 IT 专家和 Deepseek 的技术人员组 成，专注于模型部署和技术实现。业务团队则由各部门的业务骨干 组成，确保模型功能与业务需求紧密匹配。风险合规团队则负责监 督项目的合规性，降低潜在风险。 为确保项目的高效推进，制定了详细的沟通和协作计划。例 如，每周召开跨部门会议，讨论项目进展和问题；每月向高层管理 汇报项目状态，确保战略目标的一致性；与外部参与者保持定期沟 型的性能必须能 够支持高并发处理，银行系统通常需要处理大量的实时交易和查询 请求，因此模型的响应时间应控制在毫秒级别。其次，模型的准确 性和可靠性是关键，尤其是在金融领域，任何微小的误差都可能导 致严重的后果。因此，模型在训练过程中需要使用高质量的金融数 据进行充分训练，同时通过持续的反欺诈和风险评估来优化模型性 能。此外，模型的可扩展性也是重要考虑因素，银行系统的业务需 求可能会随

为算力提升提供了强有力的保障；多模态模型的突破性进展，打破了传统人工智能（AI）技 术界限，实现了信息处理能力的全面升级；视频生成模型的显著进步，更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发 者共同推动AI技术的进步搭建了广阔的舞台。 1.引言 1.1 大模型技术近一年的发展演变 以AlphaGeometry项目为例，该项目通过生成高达一亿个精准合成的数据点，为解决 复杂几何问题提供了强大的数据支撑，展现了合成数据在特定领域应用的巨大潜力。 DeepSeekMath项目则充分利用深度学习技术的优势，创造性地生成了包含多种难度级 别与问题类型的复杂数学题目及其解答。这一举措不仅丰富了合成数据的维度，还显著提 升了模型在处理复杂数学问题时的性能表现，尤其是在深化对数学概念的理解与应用能 不断推出新的GPU和TPU产品，显著提升计算能力。具体来说，NVIDIA Blackwell B200 GPU 和GB200超级芯片显著提升了AI模型的训练和推理效率同时大幅降低了能耗；而Google TPU v4则通过其优化的矩阵运算能力，为深度学习模型的训练提供了更高的效率。 （2）国产算力发展 为了突破算力“卡脖子”的问题，并抓住新技术带来的机遇，我国正加快国产GPU芯片 生态体系的建设，包括从芯片设

速、准确的建模。 首先，该技术涉及到数据的采集，主要采用激光雷达 （LiDAR）、高清摄像机与无人机等设备进行数据收集。激光雷达 可以通过发射激光获取目标物体表面的三维坐标数据，而高清摄像 机则提供丰富的光学信息，二者相辅相成，提高了建模的准确性和 完整性。无人机的使用则有助于在短时间内覆盖大片区域，特别适 合于复杂地形和人力难以到达的地区。 在数据处理阶段，进行数据预处理是确保建模精度的关键步 首先，数据采集模块通过多种方式获取铁路沿线的相关数据， 包括静态数据和动态数据。静态数据主要包括地形、地籍、建筑 物、道路等信息，可以通过高精度的地理信息系统（GIS）数据和 遥感影像获取。动态数据则通过传感器、监控摄像头、无人机以及 物联网（IoT）设备实时采集，涉及列车运行状态、气象变化、施 工进度等信息。数据采集模块需具备实时性和高并发处理能力，以 应对现场采集时可能出现的数据流量波动。 比数据的特征值（如 时间戳、位置坐标、传感器 ID 等）来识别并移除冗余记录。 在数据清洗过程中，缺失值填补也是一个重要环节。对于铁路 沿线实景的数据，缺失值可能是由于传感器故障或数据传输中断导 致的。针对缺失值的处理，我们可以采用以下策略：  删除法：直接删除包含缺失值的记录，适用于缺失值比例较低 的情况。  均值/中值填补：对数值型数据，可以用均值或中值填补缺失 值，适用于分布较为正态的数据。

是让机器学会抽象技能, 如下棋; 另一个方向则是 为机器人提供足够好的传感器, 使之可以像人类一 样学习. 前者的思想出现在后来发展的各类神经网 络如多层感知机、卷积神经网络中, 即离身智能; 后 者则逐渐发展出了具身智能的概念. 现在, 具身智 能一般指拥有物理实体, 且可以与物理环境进行信 息、能量交换的智能系统[2]. 虽然在过去的几十年 间, 离身智能取得了令人瞩目的成就, 但对于解决 真实世界的问题来说 随着机器人技术和计算机科学的发展, 具身智 能受到更多的关注, 逐渐从概念走向实际应用, 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点. 最近的研究表 明, 通过扩大语言模型的规模, 可以显著提高其在 少样本学习任务上的表现, 以 GPT-3 (Generative pre-trained transformer 甚至进行诗歌和故事的创作; BLIP (Bootstrapping language-image pre-train- ing)[10]、BLIP2[11]、GPT4-V[12] 等视觉−语言大模型则 能对图片进行图像分割[13]、目标检测[14]、视觉问答 (Visual question answering, VQA)[15]; DINO (De- tection transformer with

核心功能模块及其具体实现方式。智能体的核心功能应涵盖数据采 集、数据处理、智能决策、用户交互等关键环节。数据采集模块负 责从多种数据源（如传感器、数据库、API 接口等）实时获取数 据，并确保数据的完整性和准确性。数据处理模块则对采集到的数 据进行清洗、转换和存储，以便后续分析和决策。智能决策模块通 过机器学习和人工智能算法，对处理后的数据进行深度分析，生成 决策建议或直接执行决策。用户交互模块提供友好的界面和接口， Redis 和 MongoDB 则分别适用于高速缓存和非结构化数据的存储。在模型部署方面， Docker 和 Kubernetes 的结合能够提供高效、稳定的容器化部署 方案，同时支持自动扩展和负载均衡。 在 API 和微服务架构中，RESTful API 和 GraphQL 各有优 势。RESTful API 适合简单、标准化的接口，而 GraphQL 则适用于 需要灵活查询的场景。为了确保系统的安全性，OAuth 环境的稳定性和大规模部署，TensorFlow 则是更好的选择。 在数据处理方面，Pandas 和 NumPy 是必不可少的 库。Pandas 提供了高效的数据结构和数据操作工具，适用于数据 清洗和预处理；NumPy 则支持高效的数值计算，尤其是在矩阵运 算和线性代数操作中表现优异。此外，为了处理大规模数据集，可 以考虑使用 Dask，它能够并行处理数据，并与 Pandas 无缝集 成。 对于自然语言处理（NLP）任务，Hugging

中小企业、金融机构、医疗健康、教育和电商等各类行业。中小企 业希望通过成本相对较低的 SaaS 服务，降低技术门槛，实现智能 化转型；金融机构和医疗健康行业则需要依赖大模型提升风控、数 据分析与决策支持能力；而教育和电商行业则借助人工智能优化用 户体验及个性化推荐。 市场竞争态势同样值得关注。目前，市场上已经出现了一批成 熟的竞争者，提供多种基于大模型的应用服务。例如，OpenAI 和 Google 等大型科技公司在大模型领域占据了重要市场份额，为企 首先，目标市场的主要组成部分包括大型企业、中小型企业 （SMB）、教育和研究机构以及政府和公共部门。每一个细分市场 都有其独特的需求和应用场景。大型企业通常需要强大的 AI 能力 来提升运营效率、支持决策和推动创新，而中小型企业则更关注成 本效益、可用性以及易用性，以便于快速部署和应用。 以下是主要目标市场的特征：  大型企业 大型企业在数据处理、客户关系管理、预测分析等方面对 AI 应用的依赖度越来越高。它们倾向于选择定制化的解决方案， SaaS 平台领域逐步崭露头角。腾讯的 AI Lab 通过不断深化技术 研究，推出了丰富的 AI 解决方案，服务于游戏、社交及金融领 域。阿里巴巴的达摩院则聚焦在商业智能与电子商务的结合上，将 大模型赋能于其电商平台，提升用户体验与运营效率。字节跳动则 通过其强大的数据优势，发展出了一系列以内容推荐为核心的 AI 产品，旨在优化用户的在线互动体验。 在竞争分析中，关键的比较维度包括技术优势、市场份额、产

在实际应用中，银行需要根据具体业务需求选择合适的技术。 例如，对于需要处理大量结构化数据的场景，如信用评分，机器学 习可能是更优的选择；而对于需要处理非结构化数据的场景，如智 能客服或图像识别，深度学习则更具优势。通过合理结合机器学习 和深度学习技术，银行能够全面提升业务效率和风险管理能力，从 而在激烈的市场竞争中占据有利地位。 2.2 自然语言处理（NLP） DeepSeek 的自然语言处理（NLP）技术为金融银行领域提供 用户的查 “ ” 询意图，返回更准确的结果。例如，用户输入 最近的利率调整 ， “ ” “ 系统不仅能返回包含 利率调整 关键词的文档，还能找到与 货币政 ” 策 相关的文件。 自动问答系统则通过深度学习模型，实现与用户的自然语言交 互。系统能够理解复杂的金融问题，并给出准确的答案。例如，用 “ ” “ 户可以问 我的账户余额是多少？ 或 最近的信用卡交易有哪 ” 些？ ，系统会直接从数据库中提取信息并生成回答。 数据库）和非结构化（如文本、图像）形式存 在，因此需要进行统一的格式转换，以便后续处理。 接下来，进行数据清洗以消除噪声和异常值。针对缺失值，可 采用插值法或基于业务规则的填充策略；对于异常值，则通过箱线 图、Z-score 等方法进行检测和处理。此外，需识别并处理重复数 据，确保数据的唯一性和准确性。在清洗过程中，还需注意保护客 户隐私，遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，对敏感

洗。对于缺失值，根据数据特征选择合适的填补方法，如均值填 补、中位数填补或基于模型的预测填补；对于异常值，通过统计方 法（如 3σ 原则）或机器学习算法（如孤立森林）进行检测并剔 除；对于重复数据，则通过哈希值比对或数据指纹识别技术进行去 重。 其次，数据预处理阶段主要包括数据归一化、标准化和特征工 程。对于数值型数据，采用 Min-Max 归一化或 Z-score 标准化处 理，以消除不 Encoding）进 行转换。此外，针对特定业务场景，进行特征构造与选择。例如， 基于时间序列数据提取趋势特征、周期性特征；基于文本数据提取 词频、TF-IDF 或词嵌入特征。特征选择则通过相关性分析、L1 正 则化或基于模型的特征重要性评估实现，以减少冗余特征，提升模 型训练效率。 在进行数据清洗与预处理时，还需考虑数据的分布一致性，避 免训练集与测试集之间的分布差异对模型泛化能力的影响。为此， 正 则化方法包括 L2 正则化、Dropout 和数据增强等。L2 正则化的权 重衰减系数通常设置为 0.0001，Dropout 的丢弃率建议设置为 0.5，特别是在全连接层中。数据增强技术则可以通过随机旋转、 缩放、裁剪等方式增加训练数据的多样性，从而提升模型的泛化能 力。 在损失函数的选择上，应根据具体的任务类型进行配置。例 如，分类任务通常采用交叉熵损失函数，回归任务则采用均方误差