户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建 GPT 3.5 辨别式 AI 对现有内容进行分析、分类、判断、预测 客户流失预测 生成式 AI 自动生成开放的文本、图像、音频、视频等内容 短视频片段 广告视频 多模态生成 相对通用的人工智能 （ 1 ）大巴和小车的速度各是多少？ （ 2 ）班主任老师追上大巴的地点 距离博物馆还有多远？ 首个将思维链显式展示的开源模型 DeepSeek-R1 的推理过 程 s1 通过在一个精心构建的小规模数据集上（ 1000 条数据） 进行微调， 并结合预算强制技术，实现了强大的推理能力和测试时计算扩展性 如何低成本实现推理模型？ Less Is More for Reasoning 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展 技术竞争态势分析 市场机遇识别 产品创新方向 竞争优势构建 产业发展战略规划 新兴产业布局指导 产业能级提升路径 未来产业培育方向 产业链风险预警 供应链韧性提升 产业链补链强链 产业安全保障体系 上下游协同创新 产业资源对接 创新要素匹配

基于大模型的企业架构建模助 力银行数字化转型应用方案 目录 CONTENTS • 数字化转型背景与必要性 • 银行数字化转型现状与痛点分析 • 大模型驱动的企业架构建模方法论 • 技术架构设计与模型融合方案 • 数据治理与知识图谱构建 • 智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 企业架构建模在转型中的核心价值 • 企业架构建模通过将战略目标分解为具体的业务和技术路径，确保银行数字化转型战略的有 效实施。 • 帮助企业明确业务能力和技术需求，推动战略目标与业务执行的紧密结合。 实现战略落地 • 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 传统银行系统多采用集中式架构，模块化程度低，导致系统灵活性不足，难以快速响应市场需

项目编号： 审计领域接入 DeepSeek AI 大模型构建 Agent 智能体提效 设 计 方 案 目 录 1. 引言................................................................................................................................ ...........................................................................................18 2.3 构建智能体提效方案的核心目标....................................................................................... 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率 4 小时/份 20 分钟/份（自动校验） 在技术实现路径上，我们采用分层架构设计：底层通过微调后 的 DeepSeek 模型处理非结构化文档，中间层构建审计知识图谱实 现条款关联，应用层则部署风险预警、抽样推荐等具体功能模块。 某试点项目数据显示，该方案使应收账款函证程序的耗时缩短 57%，同时将异常交易检出率提升 31%。这种提升不仅来自算法优

Nacos3.0架构 安全零信任&AI Registry Nacos PMC 2025/07/10 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 柳 遵 飞 （ 翼 严 ） CONTENT 目录 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 01 Nacos3.0 安全零信任 Nacos内核&应用安全零信任实践 02 Nacos Registry & MCP Router 03 Nacos 3.0 未来规划演进 一个易于构建 AI Agent 应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 年度生态开源项目 • 2023 GLCC优秀社区 Nacos 2.0技术架构演进 Nacos 2.0挑战与机遇 功能易用性 安全风险 AI时代 • 构建AI应用部署形态改变 • 原生配置&服务的模型如何支持 AI应用构建，相比微服务时代提 供更易用的产品化功能 • 默认命名空间不统一：服务&配 置标识不一致 • 配置及服务的动态订阅 • 分布式锁功能支持

地应用路线。我们详细阐述了数据准备、模型精调、工程化适配、模型评测等关键环节的技 术要点和注意事项，为行业同仁提供理论指导和操作建议。除此之外，成功的落地应用需要 保险公司和科技公司紧密合作，共同构建开放、共享、协同的创新生态。这些内容为保险行 业探索大模型技术的应用提供了宝贵的经验和启示。 在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场 1.1.4 应用：日益广泛深入，多领域齐头并举· · · · · · · · · · · · · · 17 3.2 保险垂直领域大模型构建及评测· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.1 保险垂直领域模型构建· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 52 3.2.2 保险垂直领域大模型评测体系· 了开源多模态大模型的发展步伐， 拉大了其与闭源多模态大模型之间的性能差距。为填补这一空白，今年7月，由华盛顿大学、 Salesforce Research、斯坦福大学等机构组成的联合研究团队成功构建了MINT-1T⸺一 个规模空前的万亿级交织多模态开源数据集。MINT-1T不仅包含了万亿级别的文本token 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

55 3.3.2 GIS 在模型中的应用...................................................................58 4. 三维模型构建..............................................................................................61 4 近年来，随着我国铁路运输业的快速发展，沿线的基础设施和 周边环境的管理与维护显得尤为重要。优秀的铁路沿线管理不仅能 够提高运输效率，保障安全，还能够促进沿线经济的发展。因此， 本项目旨在通过构建一个实景三维 AI 大模型，提升铁路沿线的管 理能力与服务水平。 该项目的背景主要基于以下几点： 首先，铁路沿线环境复杂多变，涉及到的设施包括轨道、信 号、桥梁、隧道等多种结构，周围环境也包括居民区、商业区等， 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 基于上述背景，本项目计划实现以下目标： 1. 构建全景三维模型，涵盖铁路沿线的所有基础设施和环境要 素，实现对各类资源的可视化管理。 2. 通过 AI 算法，分析沿线数据，实现对铁路状态的实时监控和

力，提供极致的智算服 务，构建稳健高效的算力平台，才能将算力转化为驱动创新的价值源泉，持续 释放算力价值。 智算服务是发挥极致集群算力的关键要素，释放算力新质生产力，服务 不可或缺。智算集群是一个复杂工程系统，非简单的软硬件的堆砌，它要求 算、存、网、服务的高效协同。智算服务包含智算集成、运维、计算使能和优 化、辅助运营等方面。发挥极致集群算力，需要构建智算服务产业共识，持续 推进智算服务产业升维。 推进智算服务产业升维。 我们期望通过本案例集的发布，能够进一步促进行业内各方的深度交流 与协同创新，共同推动智算服务发展与应用推广，为构建高效、绿色、智能的 未来计算环境贡献智慧和力量。 全球计算联盟 智能产业发展委员会 2025 年 11 月 2 目 录 智算服务案例集 ............................. 态，通过上层应用放大智算中心的价值。 智算中心的挑战，本质上是从“基础设施的建设者”向“算力服务与产业创新的运营 者”角色的转变。不仅要建好算力，还要管好、用好、维好算力。通过智算服务发挥极致 集群算力，齐聚行业力量构建稳健高效的算力平台，持续释放算力价值。 第二章 智算服务架构 智算服务架构总体分为三类：基础设施类服务，模型支持类服务和行业应用类服务。 如下图 1 所示。

生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 通过三项关键举措脱颖而出。首先，通过安全的数 字核心构建坚实的数据基础，并以此为依托实现 平台与治理框架的标准化。其次，对AI赋能技术进 行战略性投资，通常先从目标明确的试点项目入 手，待方案验证有效后再进行规模化推广。最后， 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 重塑人与技术的协作模式，推动人的角色从执行 例行工作转变为战略性指导与统筹监督。 在自主智能供应链的转型浪潮中，未来的分 界已然清晰可见：那些积极拥抱自主智能供应链 的企业，将创造出前所未有的商业价值，并构建起 强大的运营韧性；而那些固守传统、不愿革新的企 业，则将面临日益严峻的生存挑战，甚至可能被市 场无情淘汰。面对这场席卷而来的自主化变革，是 选择引领未来，还是被动等待？这已是企业决策 者亟需厘清的议题。本篇洞察报告将提供清晰的 是重大利好。 可持续性的提升是另一项重要 成果。近四成（39%）受访企业表示， 得益于更优的再利用、再循环和资 源效率，自主化运营将显著推动供 应链的循环性。 实现自主智能供应链 7 1. 构建坚实且安全的数据基础 2. 投资关键AI技术，加速规模化 战略布局 3. 重构人与技术的协作模式 图1 企业应对中断的反应时间与恢复时间 敏捷性 4天 11天 从中断或变更中 恢复的时间：

处理能力和灵活的网络结构设计，能够有效捕捉市场中的复杂规 律，为量化策略的优化提供了有力支持。通过将 DeepSeek 应用于 股票量化交易，可以实现对海量市场数据的高效分析，挖掘潜在的 交易信号，并结合风险管理模型，构建更加稳健的交易策略。此 外，DeepSeek 的应用还可以显著提升模型的自适应性，使其能够 更好地应对市场变化，从而在长期交易中实现更稳定的收益。本文 将详细探讨如何将 DeepSeek 框架引入股票量化交易的具体方案， 1.1 股票量化交易概述 股票量化交易是一种通过数学模型和计算机技术来执行交易策 略的方法，旨在通过系统化的方式实现收益的最大化和风险的最小 化。量化交易的核心在于利用历史数据和统计分析方法，构建能够 预测市场变化的模型，并基于这些模型自动生成交易信号。与传统 的主观交易相比，量化交易具有更高的执行效率和更低的情绪干 扰，因此在近年来逐渐成为金融市场的主流交易方式之一。 在量化交易中 动学习市场规律，并生成更为复杂的预测模型。 为了确保量化交易策略的可行性和稳定性，通常需要进行以下 几个步骤：  数据收集与清洗：获取高质量的市场数据，并对数据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。