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

.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

.....................................................................................36 3.2.2 销售话术生成与优化................................................................................................ 知识管理与决策支持方面，DeepSeek 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 场景包括： - 动态客户画像生成：融合基础信息、行为数据、社交 舆情等 15 个维度的特征 - 商机预测建模：基于历史成交数据构建 的预测准确率提升 37% 席 15%的 工作负荷。 在数据价值挖掘层面，项目将建立动态客户画像分析引擎，通 过大模型的非结构化数据处理能力，实现客户需求预测准确率提升 40%。具体效益体现在销售转化环节，基于 AI 生成的个性化推荐 方案可使交叉销售成功率从现有 18%提升至 27%，客户生命周期 价值（LTV）预期增长 22%。 运营效率优化方面，计划部署智能工单分类系统与知识库自动 更新机制。经测试数据显示，工单自动分类准确率可达

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 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

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，模型的选择和优化是关键环节。常见的模型包 括基 习模型等。其中，技术指标策略通过分析价格和成交量等市场数据 来预测未来走势；统计套利策略则通过寻找市场中的定价偏差来获 取套利机会；机器学习和深度学习模型则能够从大量历史数据中自 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。 性和适应性，以应对市场的变化。 通过引入 DeepSeek 等先进的技术，可以有效提升量化交易系 统的性能和稳定性。DeepSeek 技术能够通过深度学习算法，自动 从大量历史数据中抽取有用的特征，并生成更为精准的预测模型。 此外，DeepSeek 还可以结合其他技术，如自然语言处理和图像识 别，进一步丰富交易策略的信息来源，提升策略的多样性和有效 性。 1.2 DeepSeek 技术简介

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：

• 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]