据 处 理 pipeline 数据标注 CV ，大模型相 关的标注工具 模 型 部 署 训 练 工 坊 数据 调试 容器底座 AI 资产管 理 资源管理 一体化服务管理工具及推理加速能力 一体化服务管理工具 Angel 推理加速 指标监控 鉴权 / 限流 流量分配 实时掌握服务性能、调用量、资源消耗等关键指标 自动调度符算力资源，弹性灵活应对业务峰谷 HPA

求。例如，在数据采集模块中，必须支持多种数据格式（如 JSON、XML、CSV 等）的解析，并具备数据缓存和断点续传功 能，以确保在网络不稳定的情况下仍能持续获取数据。数据处理模 块需要集成常用的数据处理工具（如 Pandas、NumPy 等），并 支持自定义的数据处理流程，以满足不同场景下的需求。智能决策 模块应支持多种机器学习算法（如决策树、神经网络、支持向量机 等），并具备模型训练、评估和优化的能力。用户交互模块则需要 Top 10 标准，确保系统能够抵御常见的网络攻击。 系统的可维护性和可监控性也至关重要。通过日志管理、性能 监控和报警机制，确保系统在运行过程中出现异常时能够及时发现 和处理。采用集中式日志管理工具（如 ELK Stack）和监控平台 （如 Prometheus 和 Grafana），能够实时监控系统的运行状态， 并通过预定义的报警规则，及时通知运维人员进行处理。此外，系 统应支持自动 API、Web 界 面、移动应用），支持用户与系统的无缝交互。 为提升系统的可靠性和性能，架构中引入了微服务设计模式， 将各功能模块拆分为独立服务，通过容器化技术（如 Docker）和 集群管理工具（如 Kubernetes）实现服务的动态扩展与负载均 衡。此外，系统还引入了消息队列（如 Kafka、RabbitMQ）和缓 存机制（如 Redis）以优化数据流和响应速度。  数据接入

范式困境主要原因二：多学科交叉、技术门槛高、木桶理论效应凸显 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 / 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着一堵高墙；如今，人工智能正成为所有科学家都能听懂的通用语言 " 。 自动化 工程热物理 新能源 化工 49/80 鲁洁 章文恺 冯晨昕 张健 郑泽宇 章超波 荷兰埃因霍温理工大学 王嘉茜 贺佳宁 蒋睿勤 博士后 报 告 提 纲 大语言模型应用的科研案例 …

的存储或 处理系统中。 在实际操作中，应根据数据源的特点和业务需求选择合适的工 具和方法。例如，对于需要实时采集的数据，可以考虑使用流式处 理工具（如 Kafka、Fluentd）结合 API 接口调用；对于历史数据 采集，则可使用批处理工具（如 Apache NiFi、SQL 导出工具）进 行批量处理。 为保证数据采集的效率和准确性，建议采取以下措施：  数据清洗与预处理：在采集过程中，建议对数据进行初步清洗 等维度对数据 进行分类，并为每类数据添加标签，便于后续检索和分析。  数据权限控制：基于角色和用户组设计细粒度的权限管理机 制，确保数据访问的安全性和合规性。  数据版本控制：通过版本管理工具（如 Git）或数据库内置版 本功能，记录数据的变更历史，支持数据的回滚与溯源。  数据备份与恢复：制定定期的数据备份策略，结合增量备份和 全量备份，确保数据在故障或灾难情况下可快速恢复。 确的负责人 和交付物。 2. 建立缓冲区：在时间表中预留一定的时间缓冲，以应对不可预 见的延误，特别是在数据采集和模型训练等关键环节。 3. 监控与报告机制：定期召开项目进度会议，使用项目管理工具 （如 Jira 或 Trello）进行任务跟踪，及时发现并解决潜在问 题。 4. 资源管理优化：提前规划计算资源需求，与硬件供应商或云服 务商建立良好的沟通机制，确保资源能够按需调配。

7. 模型开发 在股票量化交易中，模型开发是实现策略自动化和智能化的核 心环节。首先，基于历史数据，我们采用深度学习方法构建预测模 型，通过 DeepSeek 平台提供的强大计算能力和数据处理工具，对 市场数据进行清洗、特征提取和预处理。数据清洗包括处理缺失 值、异常值以及数据标准化，确保输入数据的质量。特征提取则依 赖于技术指标、基本面数据以及市场情绪等多维度信息，通过主成 分分 的基本操作、数据导入、策略编写与回测等核心功能。培训形式包 括线上视频教程、实时操作演示和在线问答环节，确保用户能够快 速上手。 高级培训则针对有一定量化交易经验的用户，重点讲解复杂策 略的构建、多因子模型的应用、风险管理工具的配置以及如何利用 平台进行高频交易优化。培训将通过案例分析、实际操作演练和小 组讨论的形式进行，帮助用户深入理解平台的高级功能并提升实战 能力。 定制化培训则根据用户的具体需求进行个性化设计，内容可能 师、软件开发工程师、金融专家和项目经理，确保各领域的专业知 识得到充分利用。 项目执行过程中，采用迭代开发模式，每个迭代周期为两周。 每个迭代结束后，团队将进行回顾和总结，评估进度并调整后续计 划。项目管理工具如 Jira 将被用于任务分配和进度跟踪，确保每个 成员清晰了解自己的职责和任务状态。项目风险管理将贯穿整个生 命周期，定期进行风险评估和应对策略的更新，以降低潜在风险对 项目的影响。 在

Network (GNN) 的优势，以应对 工程造价领域的复杂数据结构和高精度需求。模型的核心是基于 Transformer 的编码器-解码器结构，用于处理文本和数值数据， 而 GNN 则专门用于处理工程项目中的图结构数据，如项目网络 图、资源分配图等。这种混合架构使得 DeepSeek-R1 能够同时捕 捉到数据的序列特征和图结构特征，从而在工程造价预测和分析中 表现出色。 在具体实现上，DeepSeek-R1 128 初始学习率 0.001 优化器 Adam 参数名称 参数值 正则化系数 0.01 Dropout 概 率 0.5 为了进一步提升模型性能，引入了多任务学习机制，使模型能 够同时处理工程造价中的多个子任务，如成本预测、工程量估算等。 这种机制不仅提高了模型的整体效率，还增强了各个子任务之间的 协同效应。最终的模型经过多次迭代和优化，在测试集上达到了显 著的性能提升，能够为工程造价领域提供高效、准确的预测和分析 3. 模型根据复核结果进行二次优化，并生成 最终清单版本。 4. 最终清单通过审核后，进入预算编制阶段。 通过上述流程，工程量清单编制不仅能够提高准确性，还能够 显著缩短编制时间，为后续的造价管理工作奠定坚实基础。 3.2 预算编制与审核 预算编制与审核是工程造价管理中的核心环节，直接影响到项 目的可行性和成本控制效果。DeepSeek-R1 大模型在该环节中的 应用，能够显著提升预算编制的精度和审核的效率。首先，在预算

少人工操作的错误和时间延迟。  风险模型优化：DeepSeek 的机器学习模型能够根据最新的数 据不断自我优化，提高风险预测的准确性。 通过上述方案，DeepSeek 为金融银行提供了一个全面、高效 的风险管理工具，不仅能够提升风险管理的水平，还能增强银行的 竞争力和市场信誉。 3.1.1 信用风险评估 在金融银行领域，信用风险评估是风险管理的核心环节之一。 通过 DeepSeek 平台，银行可以实现对客户信用状况的精准评估， 秒级别内 进行风险评估，并根据预设的策略自动采取相应的措施，如暂时冻 结账户或通知客户确认交易。这种即时响应机制显著降低了欺诈行 为造成的损失。 此外，DeepSeek 还提供了一套完整的管理工具，帮助银行的 管理人员轻松配置和监控欺诈检测系统。通过直观的可视化界面， 管理人员可以实时查看系统运行状态、警报信息和处理结果，并根 据需要调整检测参数和策略。  实时监控和警报系统  进行实时监控和预警。通过对市场波动、信用风险、流动性风 险等多种风险因素的综合分析，DeepSeek 能够帮助投资者及 时调整投资策略，降低潜在损失。  投资组合管理：DeepSeek 提供智能化的投资组合管理工具， 支持自动调仓和再平衡功能。通过对投资组合的持续跟踪和优 化，确保投资组合始终处于最优状态。 以下是一个资产配置优化的示例： 资产类别 配置比例 预期收益率 风险等级 股票 60% 8%

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打造自适应 AI 运维智慧体： 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

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