为训练集、验证集和测试集，比例可为 7:2:1，以确保模型训练、 调参和评估的独立性。为增强模型的泛化能力，还可采用数据增强 技术，如文本数据的同义词替换、数据合成等。 以下是一个数据清洗与预处理的示例流程： 1. 原始数据加载 与检查 2. 缺失值处理：删除或填充 3. 去重：确保数据唯一性 4. 异 常值检测与修正 5. 数据格式统一化（时间、文本、单位等） 6. 一为 数值 类型。对于缺失值，应根据业务需求进行补全或标记， “ 可以选择使用特定占位符（如 NULL” “ 或 N/A”）表示缺失值，或者 通过插值法补全缺失数据。 以下是一个数据格式标准化的示例： 原始数据 标准化后数据 处理说明 2023/12/3 1 2023-12-31 “ 日期格式统一为 YYYY-MM-DD” 15:30 PM 15:30:00 “ 时间格式统一为 HH:MM:SS” 签体系，确保标签之间互斥且覆盖全面。对于实体识别任务，则需 确定需要识别的实体类型及其边界规则。 标注过程中，应建立统一的标注规范，确保不同标注人员之间 的一致性。标注规范应详细说明各类标签的定义、标注示例以及特 殊情况处理方式。为提高标注效率，可采用半自动化工具辅助标 注。例如，利用预训练模型对数据进行初步标注，再由人工审核和 修正。这一过程不仅可以减少人力成本，还能提升标注质量。 为保障标

析，系统可以识别出效率低下的操作环节，并提供优化建议。类似 地，通过对客户服务数据的分析，银行可以发现客户投诉的集中 点，并制定针对性的改进措施。 为更好地展示数据挖掘与分析的效果，以下是一个简单的示例 表，展示了 DeepSeek 在不同业务场景中的应用成果： 应用场景 数据来源 分析结果 业务价值 客户消费 预测 交易数据、社 交媒体数据 客户未来 3 个月的消费趋 势预测 提升个性化营销效果，增加客 关系，从而提供更准确的预测结果。 其次，DeepSeek 利用时间序列分析和蒙特卡洛模拟技术，对 市场风险进行量化评估。例如，系统可以计算资产组合在不同市场 情境下的价值变化，并估算其潜在损失。以下是典型的风险评估指 标示例：  在险价值（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产组合在未来 一段时间内的最大可能损失。  预期损失（ES）：在 VaR 基础上，进一步评估损失超过 VaR 部分的平均值。  波动 机构调整资产配置或采取对冲措施。例如，在预测到某一资产类别 可能出现大幅度下跌时，系统可以建议减少相关头寸或增加反向对 冲工具的使用。 为了更好地展示市场风险预测的效果，以下是一个简单的表格 示例，展示了某资产组合在不同市场情景下的风险指标计算： 情景 VaR（95%置信水 平） 预期损失 （ES） 波动率 基准情景 500 万美元 600 万美元 12% 经济衰退情景 800

规定的时间内高质量交付。例如，如果智能体需要在边缘设备上运 行，则需考虑模型的轻量化设计以及离线处理能力；如果项目预算 有限，则需在功能和性能之间做出权衡。 以下是一个简单的需求优先级评估示例： 需求类别 具体需求 优先 级 备注 功能性需求 自然语言处理 高 支持多语言、深度语义理 解 非功能性需求 系统响应时间≤500ms 高 实时交互场景要求 用户体验需求 对话流自然流畅 最后，不会有的需求是指那些在当前阶段不切实际或不必要的 功能。例如，过于超前的技术实现或与产品目标不符的功能。这些 需求应明确排除在开发计划之外。 为了更直观地展示需求优先级，下表列出了典型需求及其分 类： 需求类别 典型需求示例 必须有的 实时数据处理、安全性保障、系统集成 应该有的 多语言支持、用户个性化设置、高级数据分析 可以有的 社交分享功能、交互界面美化 不会有的 超前的技术实现、与产品目标不符的功能 通 、排序、高亮 等，以增强用户对结果的探索和分析能力。 5. 响应式设计：确保展示模块能够适配不同设备（如 PC、平 板、手机）和分辨率，提供一致的用户体验。 以下是结果展示模块的一个典型流程示例： 为了进一步提升结果展示模块的实用性，建议在开发过程中引 入用户反馈机制，定期收集用户对展示形式和交互功能的意见，并 根据反馈持续优化模块设计。同时，模块应具备良好的扩展性，以 便在未来的

，中泰证券研究所 9 模型展现出随推理时间增加准确度增加的 Test time Scaling S1 仅使用 1000 个微调示例就达到了类似 r1 的准 确度 资料来源： s1: Simple test-time scaling ，中泰证券研究 所 图表：各模型微调示例数与准确度对比 图表： s1 表现出的 Test time Scaling n DeepSeek 可以通过 API 接口或 功能支持查找、分析和综合数百个在线资源，以研究分析师的水平创建综合报告。随着相关模型能力上限持 续 提升，决策层可应用 DeepSeek 深度挖掘和分析内外部数据，并为管理和决策赋能。 图表： Deep research 示例 决策赋能场景：高级分析能力赋能管理决策 资料来源： OpenAI ，中泰证券研究 所 20 机构 应用场景 工商银行 网点运营、远程银行、运营管理、人力资源、智慧办公、智能研发等 农业银行

预打标（如大额交易标记、关联方交易预警） - 时序特征提取：生 成周期性波动分析所需的移动平均序列 归集阶段输出符合审计分析要求的数据立方（Data Cube）， 其维度设计如下： 维度类别 要素示例 处理要求 实体维度 客户/供应商/项目编码 主数据一致性校验 时间维度 会计期间/凭证日期 按审计期间自动切片 指标维度 金额/数量/汇率 单位统一与精度控制 审计属性维度 修改痕迹/审批流程状态 数据的自动化抽取。针对非结构化数据（如合同扫描件、邮件记 录），采用 OCR 识别与 NLP 文本解析技术提取关键字段，并标注 数据来源与时间戳以确保可追溯性。 典型审计数据源及处理方式如下表所示： 数据类型 数据来源示例 标准化方法 输出格式 结构化数据 财务总账、明细账 字段映射（科目代码→标准科 目体系） 关系型数据库 表 半结构化数 据 电子发票、银行对账 单 JSON/XPath 解析 文档数据库存 SSL 加密传输 o API 类：通过 OAuth2.0 认证获取 Token，设置请求频率 限制（如≤500 次/分钟） o 文件类：部署 FTP/SFTP 监听服务，支持自动解析常见格 式（示例解析配置见下表） 文件类 型 解析引擎 字段映射规则 错误处理机制 CSV Apache Commons 首行自动检测列名 异常记录跳转至人工复核 队列 PDF PDFBox OCR

 数据集信息（数据集 ID、数据集名称、描述、数据来源、创 建时间等）  日志信息（日志 ID、任务 ID、时间戳、日志内容等） 以下是用户信息、模型信息、训练任务和数据集信息的关系模 型示例： 表名 字段 类型 描述 Users user_id INT PRIMARY KEY 用户唯一标识 username VARCHAR(50) 用户名 email VARCHAR(100) source VARCHAR(100) 数据来源 created_at TIMESTAMP 创建时间 同时，非关系型数据库将用于存储模型训练过程中的海量日志 和中间结果。以下是非关系型数据库示例结构：  日志集合（Log Collection）包含字段：任务 ID、时间戳、日 志级别、日志内容  模型参数集合（Model Parameters Collection）包含字段： 模型 会获得唯一的 API 密钥，并可通过 Dashboard 管理其密钥的 权限和使用情况。  API 文档生成：自动生成详细、易于理解的 API 文档，包括各 个接口的功能、请求参数、响应格式及示例代码，便于开发者 快速上手。文档将采用 Swagger/OpenAPI 格式，为用户提 供互动式的 API 测试环境。  监控与分析：实时监控 API 调用的性能和使用情况，通过仪表

100GB 级别的数据集，系统应在 30 分钟内完成一次完整的训练 任务。此外，系统应支持分布式计算架构，能够动态分配计算资 源，以应对不同规模的数据训练需求。以下是系统在不同数据集规 模下的性能指标示例： 数据集规模 训练任务完成时间 10GB 5 分钟 50GB 15 分钟 100GB 30 分钟 500GB 2 小时 在存储性能方面，系统应具备高效的数据读写能力，支持至少 1GB/s 日志。此外，系统提供详细的接口文档，包括请求参数、响应格 式、错误码等。以下是用户登录接口的示例：  请求方法：POST  请求 URL：/api/auth/login  请求参数： { "username": "string", "password": "string" }  响应示例： { "code": 200, "message": "success" 10%。 3. 标注后验收：标注完成后，进行全面的质量评估，包括一致性 检查、完整性检查与逻辑性检查。对于不合格的数据，需返回 重新标注，直至达到验收标准。 质量控制结果应量化并形成报告，以下为示例表格： 数据集名称 标注总数 抽查数量 错误数量 错误率 处理方式 数据集 A 10,000 1,000 50 5% 重新标注 数据集 B 5,000 500 10 2% 修正标注 此外，可

安装&代理模块 Local MCP Server Remote MCP Server 发现&注册模块 发现与注册 sse/streamableHttp stdio 相关性检索 启动示例： docker run -i --rm --network host -e NACOS_ADDR=127.0.0.1:8848 –e NACOS_PASSWORD=nacos -e TRANSPO P • 协议转换：stdio/sse/streamable自由转换 发现模块 注册模块 Local MCP MCP Client 代理模 块 注册工具及描述 发现MCP元数据 启动示例： docker run -i --rm --network host --name time -e MODE=proxy -e NACOS_ADDR=127.0.0.1:8848 –e NACOS_PASSWORD=nacos

3. 跨专业协同：通过集成多源数据，模型能够实现跨部门信息的无 缝交互，提升协作效率。 4. 风险预警与管理：模型能够识别潜在 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 过用户界面展示给工程师或造价师。这些建议包括但不限于：  修正错误的数字输入  更正单位使用错误  补充缺失的材料规格信息  调整不符合工程标准的项目描述 为了更好地展示错误检测与修正的过程，以下是一个示例表格， 展示了模型如何识别并修正错误： 原始数据 检测到的错误 修正建议 修正后数据 1000m³ 混凝 土 单位应为 m³，误写为 m 将单位修改为 m³ 1000m³ 混凝土 200kg 中的不合理之处，如工程量计算错误、材料价格偏离市场水平等。 此外，DeepSeek-R1 还支持多维度审核，包括但不限于工程类别、 施工工艺、材料规格等，确保预算的全面性和准确性。以下是一个 典型的预算审核流程示例：  数据输入：导入项目设计图纸、工程量清单及市场材料价格信 息。  初步审核：模型自动比对历史数据与当前项目数据，识别异常。  详细审核：针对识别出的异常，模型进行深入分析，提出修正

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