进行训练，优化模型参数，提升其在生态环境监测中的准确性 和可靠性。 3. 实时监测与预警：利用训练好的模型，开发实时监测系统，能 够实时分析数据，发出环境质量报警，快速反应。 4. 生态决策支持：通过 AI 分析的结果，提供科学的决策支持， 帮助政府和环保机构制定更有效的环境政策、规划和行动方 案。 5. 公共参与与教育：搭建公众参与平台，利用 AI 生成的可视化 生态环境数据，为公众提供教育和参与的机会，增强社会对生 在此背景下，生态环保智慧诊断接入多模态 AI 大模型的应用 方案显得尤为重要。通过利用先进的人工智能技术，结合物联网、 大数据等推动生态环保工作，能有效提升监测与管理的效率，实现 对环境问题的快速诊断和响应。这将为开展更科学合理的生态保护 措施提供重要支撑，助力实现人与自然的和谐共生。 1.2 智慧诊断的概念及发展 智慧诊断作为一个综合性的概念，结合了人工智能、大数据分 析和生态环境监测等多种技术，对环境问题进行有效评估和响应。 随着技术的不断进步和环保意识的增强，智慧诊断在生态环保领域 的应用越来越受到重视。其核心在于通过多模态数据的整合与分 析，及时发现环境污染的源头和变化趋势，并为决策提供科学依 据。 智慧诊断的发展可以追溯到信息技术和环境科学的交叉融合阶 段。在早期，环境监测主要依赖于人工采样和实验室分析，这种方 法不仅效率低下，而且难以实现实时监控。随着信息技术的进步， 尤其是物联网(IoT)和大数据技术的快速发展，环境数据的采集和分

的文本的能力。当训练的数据足够大，模型的参数 足 够 多 ，模 型 开 始 涌 现 某 些 能 力（emergent abili⁃ ties）[5]，不仅能够理解和生成自然语言，还具有抽象 和推理的能力[6]，能在艺术创作、代码编写、科学研 究等多个领域展现出类似人类水平的创造力。这些 能力的涌现，使得知识创新不再受限于个体的认知 和经验，能够打破学科和专业的壁垒，加速知识的 融合和创新，预示着知识生产方式正在经历一场深 刻的变革，将引领我们进入了一个人机协作的知识 示无法处理的情况，例如，无法言明的复杂知识。 1.2 知识创新 1.2.1 科学发现 最近的一些研究也证实了大语言模型技术在科 学研究中知识创新的潜能[12-13]。利用自然语言处理 技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学习该领域科学文献，通过高维向量空间的位置 关系分析不仅能捕捉材料结构、属性、元素周期表 关系分析不仅能捕捉材料结构、属性、元素周期表 等抽象概念，还能发现隐藏的结构-属性关系，从而 找到新的热电材料[14]。利用人工智能技术捕捉人类 未充分探索领域的隐性联系，从而形成新的知识结 构，推动学科知识创新，是一种科学发现模式的创 新，开启了科学知识创新的新途径[15-16]。 1.2.2 多模态数据挖掘 大语言模型技术并不仅限于文本数据，也可用 于理解和生成包括图片、音频、视频等多种类型的 数据。例如，Sora 采用 Tansformer

inventions with artificial neural networks" THEROYALSWEDISHACADEMYOF SCIENCES Al 领域里程碑：研究者首获诺贝尔奖，开启智能科学新纪元 4/30 "for computational "for protein structure prediction" protein design" THE ROYALSWEDISHACADEMY AI 垄断，带来 AI 平权，尤其是中文 Al 普惠，激发大众创造力 多 源 数 据 深 度 挖 掘 融合建筑领域各类数据，联动设备 运行指标 、能耗信息及环境监测， 实现精细用户画像，助力科学调度 与资源配置 智 能 故 障 识 别 与 诊 断 结合人工智能算法，自动提 取设备 特 征 ，识别潜在异常，构建以专家 经验为核心的诊断体系，为故障根 源定位和问题处理提 供有力建议 依托大模型和数字孪生，实时监控、 动态仿真与智能调控，形成能耗预 测、碳排溯源与节能优化的闭环 辅 助 决 策 与 趋 势 预 测 大模型驱动的数据预测能够提 前预 警 潜在风险，为决策层提 供精准、科学 的策略参考，助力管理优化 人 机 智 能 协 同 互 动 通过大模型驱动对话，实现业务咨询反 馈的迅捷与精准，员工能够自动检索和 获取相关业务知识 自 动 化 报 告 编 制

在实际应用过程中，还需强调数据安全与隐私保护。医疗行业 涉及大量的个人健康信息，如何确保这些数据在被模型处理时不被 泄露，是实现这些应用的前提。此外，对模型进行持续的监测与评 估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 索和文书生成。这样的自动化处理不仅提高了医务人员的工作效 率，也降低了信息检索中的人为错误率。 再者，大模型在预测和决策支持方面的能力也不容小觑。通过 对历史数据的深度学习，大模型能够识别出潜在风险因素，为临床 医生提供科学的决策依据。例如，预测患者住院的可能性、疾病进 展的风险等，为医疗资源的合理配置提供支持。 此外，大模型的可扩展性和适应性使其在快速变化的医疗环境 中保持竞争力。随着医疗技术的进步和数据量的爆炸性增长，大模 高效数据整合：能够处理多种形式的医疗数据，形成全面的患 者信息体系。  强大的自然语言理解：提升了信息处理效率，减轻了医务人员 负担。  精准的预测能力：通过历史数据分析，帮助医生做出更科学的 医疗决策。  灵活的模型适应性：能持续更新和优化以适应新的医疗数据和 需求。 结合这些优势，大模型在医疗场景应用中展现了巨大的潜力， 为提升医疗质量、降低成本及提高患者满意度提供了强有力的支

. 19 3.2.2.1 AI 计算使能服务支撑基于昇腾算力的科研创新应用 ...................................... 19 3.2.2.2 大模型全面助力科学教育 ................................................................................... 20 3.2.3 医疗行业 的 AI 数字员工，从营销获客、游客数据分析到决策支撑，提升企业精准营销能力，降低企业日常 运营成本。在政府侧，通过 AI 数据助手，为相关部门提供客流分析、业态趋势研判和应急 预警，助力实现科学化治理与可持续发展，目前已经在利川、秦皇岛开展落地应用。 为了进一步赋能发挥城市文旅产业特色、提高本地服务水平、实现区域内的共同繁荣， 紧密结合本地丰富的文旅数据资源，发挥人工智能技术其深度学习和跨界融合的技术特性， 170 个，解决课题组问题 500+。ModelMate 正式上线后，不到 1 个半月时间，一期建设的算力资源平均使用率在 85% 以上，算力使用率创新高。 3.2.2.2 大模型全面助力科学教育 科大讯飞深入探索研究在教育领域的应用，一方面，积极探索“大模型+教育大数据” 的新型教育数字基座，提高已建应用、空间、资源、数据的使用效率，探索人工智能大模型 技术在网络学习空间中的综

交易，帮助交易者评估策略的稳定性和盈利能力。 以下是一个典型应用场景中 DeepSeek 处理流程的简化描述： 通过上述流程，DeepSeek 技术能够为股票量化交易提供从数 据到决策的全链路支持，确保交易策略的科学性和可执行性。其高 效的计算能力和灵活的算法配置，使其成为量化交易领域中极具竞 争力的技术方案。 1.3 引入 DeepSeek 的必要性 随着金融市场的日益复杂化和数据量的爆炸式增长，传统的股 营交易部门。传统量化基金如文艺复兴科技（Renaissance Technologies）和 Two Sigma，凭借其深厚的历史底蕴和庞大的 数据分析能力，占据着市场的主导地位。这些公司通常拥有全球顶 尖的数学家和计算机科学家团队，采用复杂的数学模型和算法进行 交易决策。新兴科技公司如 QuantConnect 和 Alpaca，则以其灵 活的平台和开放的 API 吸引了大量独立开发者和小型投资机构。这 些公司通 动态调整：根据市场变化定期更新模型，确保策略的时效性。 以下是一个简化的模型训练与验证流程示例： 通过上述步骤，可以构建一个高效且稳健的量化交易模型，结 合 DeepSeek 平台的技术优势，为投资决策提供科学依据。 7.3 模型优化与迭代 在模型优化与迭代阶段，首要任务是对现有模型进行性能评 估，识别其在实际交易中的表现优劣。通过对历史数据的回测，可 以量化模型在不同市场条件下的收益、风险以及夏普比率等关键指

训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着人工智能技术的迅猛发展，其在各行各业的应用日益广 泛，尤其在数据驱动的决策支持、自动化流程优化以及智能分析等 具，大幅缩短数据清洗、标注和处理的时间，确保训练数据的 高质量和高可用性。 2. 实现精准模型考评: 设计多维度的考评指标体系，包括准确 性、召回率、F1 值等，结合可视化工具，全面评估模型性 能，确保考评结果的科学性和客观性。 3. 支持多场景应用: 构建灵活的考评框架，使其能够适应不同领 域（如自然语言处理、计算机视觉等）和不同规模的数据集， 满足多样化的业务需求。 4. 提高系统可扩展性: 采用模块化设计，支持随业务增长进行功 通过以上设计，本项目将为企业提供一个全面的 AI 数据训练 考评解决方案，帮助企业在人工智能领域的竞争中占据优势地位。 1.3 项目范围与约束 本项目旨在开发一个全面的人工智能数据训练考评系统，该系 统将服务于企业内部的数据科学与人工智能团队，确保数据训练过 程的标准化、高效化以及考评的公正性。项目的核心功能包括数据 集的准备与清洗、训练模型的自动化构建、性能指标的实时监控与 评估，以及训练结果的综合分析与报告生成。系统的设计将严格遵

Weiming Lu, Yueting Zhuang. NeurIPS 2023 • 获得斯坦福客座教授吴恩达、英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 、 OpenAI 研究员等科学家的博文推荐； • 论文一年被引 600 余次 ，获得 WAIC 青年优秀论文奖； • 开源仓库获得 2 万多次收藏 ，获得国际测试委员会颁 发 的 2022-2023 百大开源成就奖 ， 可以管理计算资源并支撑应用开发。而大语言模型 ，正在起到信息系统入口界面作用。 大语言模型正在成为人工智能时代的信息系统入口 大语言模型 操作系统 浏览 器 图片 编辑 播放 器 科学 计算 硬件虚拟层 多模态 / 多领域数据通用接口 桌面和移动应用 服务应用 意图识别 情感分析 问答 文本生成 的眼 (Observation) 和手 (Tools) 2. 通过智能体 (AI Agent) 可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 源配置 制高点 关键芯片

情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 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 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 预测，提升突发情况的应对能力。 3. 打造一套智能化的决策支持系统，通过大数据分析，为铁路沿 线的维护、调度和管理提供科学依据。 4. 实现与现有铁路管理系统的无缝对接，提升数据利用效率，实 现资源的共享与协同。 5. 推动铁路沿线的绿色管理，通过智能化手段实现更为高效的资 源配置与环境保护。 本项目希望通过技术的引入和整合，不仅提升铁路的运行安全 接影响了管理工作的连续性和稳定性。 面对以上不足，现有的铁路管理模式急需进行全面的升级与改 善，以提升整体的安全性和效率。引入三维实景 AI 大模型技术， 将有助于解决这些短板，实现信息化、智能化管理，提升铁路管理 的科学决策能力。通过实现数据的自动采集与处理、增强多方信息 共享，铁路管理将能够更加精准地应对各种风险和挑战，确保铁路 系统的安全与高效运行。 1.3 实景三维 AI 大模型的优势 实景三维 AI

“具身”的实现仍然是必要的, 与强调从经验中学习并泛化的离身智能方法相比, 具身智能更强调与环境的交互, 只有拥有物理身体 才能与世界进行互动, 更好地解决现实问题[3]. 当 前, 随着机器人技术和计算机科学的发展, 具身智 能受到更多的关注, 逐渐从概念走向实际应用, 而如何利用目前飞速发展的计算能力与人工智能 (Artificial intelligence, AI) 技术提高具身智能的表 现则成为学界与产业界的关注重点 收稿日期 2024-08-01 录用日期 2024-09-09 Manuscript received August 1, 2024; accepted September 9, 2024 国家自然科学基金面上项目 (62173352), 广东省基础与应用基础 研究基金杰出青年基金 (2024B1515020104) 资助 Supported by National Natural Science (2024B1515020104) 本文责任编委 黄华 Recommended by Associate Editor HUANG Hua 1. 中山大学计算机学院 广州 510006 2. 清华大学计算机科学 与技术系 北京 100084 1. School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006