项目编号： AIGC 生成式大模型医疗场景应用可行性 研 究 报 告 目 录 1. 引言...............................................................................................................6 1.1 背景介绍....................... .........................................................................................11 2. AI 生成式大模型概述..................................................................................12 2.1 定义与特点 .........................................................................................15 2.1.1 生成式模型概念.........................................................................16 2.1.2 大模型的优势.....

仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 公司，如阳光、人保、平 方面的挑战；图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）等高性能计算硬件的飞速发展， 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 色。合成数据作为算法、 生成模型及模拟技术的产物，能够模仿现实世界数据的特征与模式，为大模型的训练与优 化提供丰富的数据资源。 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

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 一个大模型解决多个问题 自适应地应对复杂外界环境的挑战 专用人工智能 一事一模型，每个模型完成特定智能任务 解决特定的智能问题 客户分群 新闻聚类 广告定向 社区发现 文生图 文生视频 语音与对话 影视与广告 文章报告 问答内容 人像写真 广告图片 样例代码 测试用例 视频生成 分类 聚类 回归 文本生成 语音生成 代码生成 图像生成 Multi-task Language Understanding on MMLU Source: https://paperswithcode.com/sota/multi-task- 一些复杂的问 题。 HIMl DeepSeek-R1 与 Kimi1.5 都采用 RL 来 进 行推理能力的增强 Gemini 2.0 Flash Thinking 经过训 练后，可以生成模 型在回答问题时 经历的思考过程。 推理大模型 ：通过测试时拓展（ Test-Time Scaling ） 、强化学习、蒸 馏 等技术，大模型的推理能力不断增强。 o3 通过模拟推理技术，能够暂停并反思自

.62 7. DeepSeek-R1 在招投标管理中的应用.......................................................63 7.1 投标文件自动生成..............................................................................65 7.2 投标报价分析与优化.... 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 的成本预测，减少预算偏差。  风险评估：利用大数据分析技术，识别潜在的风险因素，提供 风险管理建议。  自动化报表生成：自动生成各类造价报表，减少人工操作，提 高报表的一致性和准确性。 此外，DeepSeek-R1 大模型还具备良好的可扩展性和适应性， 能够根据不同项目的需求进行定制化配置。例如，在处理大型基础 大模型简介 DeepSeek-R1 大模型的核心优势在于其多维度的数据处理能 力，能够同时处理结构化和非结构化数据。通过整合来自不同来源 的数据，如设计图纸、施工计划、材料价格和市场行情等，模型能 够生成全面的成本分析报告，帮助企业识别潜在的风险和机会。此 外，DeepSeek-R1 还具备自我学习和自我优化的能力，能够随着 数据的不断积累和模型的使用而持续提升其预测精度。  数据处理能力：DeepSeek-R1

................................................................................62 4.2.2 风险等级划分与报告生成................................................................................................... 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 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 势，更源于对审计工作流的深度重构—— 例如将函证地址验证与工 商登记数据库实时对接，自动标记异常注册地。 值得注意的是，审计智能体的部署必须遵循严格的质控标准。 我们设计了双重校验机制：所有 AI 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT

根据输入的 指令和环境图像, 生成一系列动作计划. 研究人员 在多个公开的机器人数据集上进行实验, 结果表明, GPT-4V 能够有效地利用自然语言指令和视觉感知 生成详细的动作计划, 且这些计划与真实世界的演 示视频具有高度的一致性, 展现出 GPT-4V 在具身 智能中的潜力. ViLA[30] 同样引入了 GPT-4V, 通过将视觉信 息直接融入推理和规划过程中来生成一系列可执行 步骤. 此外 与之前的视觉观察和 已执行的行动步骤一起输入到 GPT-4V 中. GPT- 4V 将根据这些信息更新其对环境的理解, 并调整 后续的行动步骤. 例如, 如果第一次行动没有完全 达到预期的效果, ViLA 可能会生成一个新的行动 步骤来纠正或完成未完成的任务. 通过这种以多模 态大模型提供实时反馈的设计, ViLA 能够自然地 利用视觉反馈来实现闭环规划, 使得机器人灵活地 适应环境变化, 并有效地执行长期任务 触摸、敲击、拿起、放下、环顾四周) 和状态标记 (如 编码获得的对象点云、冲击声、触觉信息和温度信 息) 与环境互动, 其中动作标记指导具身代理在环 境中执行特定动作, 而状态标记则将代理的多模态 状态观察反馈给大语言模型, 以便生成后续的文本 或动作标记, 使得 MultiPLY 能够灵活地在抽象表 示和详细的多模态信息之间切换, 以适应不同的交 互任务. 1.2 多模态环境建模 一些工作利用多模态大模型对环境进行建模

• 维护对话状态并决定系统动作 • Natural language generation (NLG) • 根据系统动作生成自然语言 • Text-to-speech synthesis (TTS) • 基于自然语言生成语音信号输出 任务型对话系统的架构 User Input NLU Dialog State s 种不同的对话类 型 检索式的闲聊对话系统 [Zhou 2016] 生成式的闲聊对话系统 [Huang 2016] • 通常以来自互联网的大量句对作为训练数据 • 有检索式和生成式两大类方法 • 检索式的方法效果可控，但缺乏多样性 • 生成式的方法使用更灵活的框架，可以对生成的对话进行 更 好的控制 闲聊型对话技术小结 机器人需要有不同的情感 • • 用户：？？？ 智能对话系统中的个性化 • 机器人的回复不仅在内容上有相关性，在情绪上也要有一致 性 • 将回复的情绪分为不同类型，作为特征进行训练 • 生成时可根据不同情绪生成不同回复 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 情 绪 [Zhou 2018] 对话机器人的个性化 - 身份属 性 [Qian 2018]

26日推出，因其显著的性能，用户迅速开始增长 ��� ��� ��� ��� ��� ��� • Deepseek-V3仍是基于Transformer架构的模型，是 一个强大的混合专家（MoE）模型，总共有 671B 个 参数，生成每个token时激活 37B 参数 • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） 猫箱 情感陪伴 字节跳动 https://maoxiangai.com/ 可灵AI AI图片/视频生成 快手 https://klingai.kuaishou.com/ 海螺AI AI图片/视频生成 MiniMax https://hailuoai.com/video 即梦AI AI图片/视频生成 字节跳动 https://jimeng.jianying.com/ Perplexity AI搜索 AI https://www.perplexity.ai/ Pika AI图片/视频生成 Pika https://pika.art/ MidJourney AI图片/视频生成 MidJourney https://www.midjourney.com/ Stable Diffusion AI图片/视频生成 Stability AI https://stability.ai/ 通用AI助手：

资料来源： DeepSeek ，中泰证券研究所 7 n 阿里近期开源的 QwQ-32B 模型基于 320 亿参数规模，在数学推理、代码生成及通用任务中表现亮眼，综合性能对标 DeepSeek-R1 （ 6710 亿参数，激活量 370 亿）。该模型大幅降低部署成本， 支持在消费级显卡（如英伟达 RTX 4090 ）上 本地运行，满足快速响应及数据安全需求。同时， 在多模态理解和文本到 图像的指令跟踪功能方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。 n 作为在 GenEval 等评测中超越 DALL-E 3 和 Stable Diffusion 3-Medium 的开源模型， Janus-Pro 也展现出了更多应用潜力。 图表： Janus-Pro 多模态理解和视觉生成表现 资料来源： Janus-Pro: Unified Multimodal 我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。其中当下应用最广 泛的是降本增效， 即 AI 对简单人力的替代，具体场景可能包括智能客服、简单的办公文件问答与内容生成等。随着模 型能力提升将展现真正的价值创造能力，即 AI 对高价值人力的赋能， 具体场景可能包括办公 Agent 、营销、 Coding 等； 随着 AI 分析能力进一步提升，将能够

均值和标准偏差 X7 系统可能存在的状态选项 X8 回答格式要求 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 42/80 基于模板格式，自动填充相应内容，批量化生成用于大语言模型故障检测与诊断的提示词 from openai import OpenAI client=OpenAIO client.files.create( file= open "fine-tune "completion": ""} 对原始模型进行能力测试，结合标注信息使其自纠正错误诊断内容，构建语料，微调大模型 生成微调模型 加载数据集 模型微调数据集 1. 测试原模型能力 诊断错误的对话 大模型自我纠正 3. 模型微调 故障检测与诊断能 力测试提示词库 原始大模型 Accuracy(% ) Normal Fault I … 生成 研究三：基于微调大语言模型的系统故障检测与诊断：模型微调 45/80 评估微调后模型能力，利用数据增强合成新的训练数据，对模型偏弱的能力进行针对性提升。 测试微调后模型能力