预期成果 第 1 月 提高品牌知名度 开展社交媒体营销，发布 3 篇技术博客，投 放 Ads 广告 品牌曝光 量提升 30% 第 2 月 增加网站流量 优化 SEO，定期发布 SEO 优化内容，发送 两轮电子邮件活动 网站流量 提升 50% 第 3 月 增强客户关系 提供线上研讨会，参与行业论坛，发布 2 篇 案例研究 客户咨询 量增加 20% 第 4 需求分析与方案设计阶段（第 1-2 个月） o 完成市场调研，明确客户需求 o 确定技术选型和系统架构 o 撰写详细的需求文档和设计方案 2. 开发与测试阶段（第 3-8 个月） o 系统开发（第 3-6 个月）  前端和后端模块开发  数据处理与模型集成 o 单元测试和集成测试（第 7-8 个月）  编写测试用例，进行功能测试  性能测试与安全测试 3. 部署与上线阶段（第 9-10 维护与优化阶段（第 11-12 个月） o 收集用户反馈，进行问题修复 o 提供系统优化与定期更新 o 考虑新功能的开发规划 以下是项目时间表的详细内容（以周为单位细化）： 阶段 工作内容 时间安排 需求分析与方案设计 市场调研、需求文档编写 第 1 周至第 8 周 开发 完成前端和后端模块的开发 第 9 周至第 24 周 单元测试 功能测试，撰写测试结果报告 第 25 周至第 32 周

知识库数据处理方案 知识库数据处理方案的核心在于确保数据的准确性、一致性和 可用性，以支持后续的 AI 大模型训练。首先，数据来源的多样性 是关键，包括但不限于企业内部的文档数据、互联网公开数据、第 三方数据库以及用户生成内容。对于每种数据来源，需建立明确的 数据采集标准和流程，确保数据的合法性和合规性。 数据采集完成后，需进行初步的数据清洗。这一步骤包括去除 重复数据、纠正明显的错误、填补缺失值以及统一数据格式。例 负载，动态调整数据分配，避免部分 GPU 成为性能瓶颈。具体实 现中，我们使用以下公式计算数据分配权重： - 权重计算公式： w_i = T_i / max(T_1, T_2, ..., T_n) 其中，T_i 表示第 i 个 GPU 的计 算时间。 在硬件配置方面，我们建议采用以下方案： - GPU 集群规模： 建议使用至少 8 台 NVIDIA A100 服务器，每台配备 8 块 GPU，以 支持大规模分布式训练。 第一阶段：需求分析与规划（第 1-2 周）。在此阶段，项目团 队将与业务部门进行深入沟通，明确知识库数据处理和 AI 大模型 训练的具体需求，制定详细的项目计划和技术方案，确定数据来源 和处理流程，并完成项目立项。 第二阶段：数据收集与预处理（第 3-8 周）。该阶段将集中进 行数据的采集、清洗和标注工作。具体任务包括： - 第 3-4 周：数 据采集与初步清洗 - 第 5-6 周：数据标注与质量检查

510006 2. Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084 第 51 卷 第 1 期 自 动 化 学 报 Vol. 51, No. 1 2025 年 1 月 ACTA AUTOMATICA SINICA January, 2025 数更新或微调的情况下 本文内容安排如下: 第 1 节对大模型如何帮助 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; 最后在第 5 节对全文进行总结并提出研究方向 为代表的多模态大模型由于包含跨模态的理解能 力, 可以用于编码摄像头输入的图片与包含用户任 务自然语言, 实现对环境的语义建模, 以增强具身 智能系统对环境的感知. 需要强调的是, 虽然本节 与第 1.1 节都提到了多模态大模型, 但第 1.1 节内 容倾向于直接利用模型进行 2D 图片与文本理解; 本节的工作则是提取多模态模型的知识对场景本身 进行建模, 并未直接使用模型的输出进行控制. 为了解决开放词汇移动操作

SMOTE 算法合成新样本 ·Nadd 为第 i 个类生成的额外微调对话的 数 量 · N₃ 故障类和无故障类的数量 ·Ntotal 原始微调数据集中的对话数 · r 为需生成的新的提示量增加的百分比 ·P; 优化后的模型在第 i 类的诊断准确率 ·Pj 优化后的模型在第 j 类的诊断准确率 口基于已有检测与诊断提示数据样本，利用 合成每类别提示对应数量的新的提示样本。 一段时间内征兆变量的平 口根据评估结果对诊断准确率较低的故障 类别按照比例生成额外提示，以提高训 第一段提示中 的数据样本 第二段提示中 的数据样本 第 n 段提示中 的 数据样 本 合成 样 本 序号 题 目 年份 期刊 1 Generative pre-trained transformers (GPT)-based automated

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 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 15%-20%的高风险异常交易；最 后，跨系统数据协同成本高昂，某会计师事务所测算表明，数据清 洗和格式转换占用了整个审计项目 28%的有效工时。 在此背景下，行业对智能工具的诉求呈现三个关键特征：第 一，处理速度需要达到千万级数据/小时的吞吐量，某四大会计师 事务所的测试数据显示，当响应延迟超过 2 小时时，审计师的决策 准确率会下降 17%；第二，分析维度必须覆盖 100+风险指标实时 COBIT 框架术语）上微调 3. 引入审计特有 ” ”“ ”“ ” 的停用词表，保留 应计 计提 关联交易 等关键业务术语 关键 NLP 任务实现 审计文档解析采用多阶段处理架构： - 第 一阶段：基于 BiLSTM-CRF 的命名实体识别系统，识别审计文本中 的五类关键实体： ||实体类型|识别精度|应用场景| |—|—|—| —| |财务数值|92.3%|异常交易筛查| |法律条款|88

认、系统设计完成、模型训练完成、测试通过及正式上线。 以下为阶段性时间安排：  需求分析：第 1-2 周  系统设计：第 3-6 周  数据准备：第 7-12 周  模型训练：第 13-20 周  系统集成与测试：第 21-26 周  部署上线：第 27-28 周  后期维护：第 29 周起 通过科学任务分解与严格进度管理，确保项目顺利实施。 10.3 资源分配与预算 的系统应用情况，评估培训对工作效率与系统性能的实际影响，为 后续培训与支持工作提供数据支撑。 培训与支持的具体实施计划可参考以下时间节点： - 第 1 个月：完成用户需求调研与培训计划制定； - 第 2-3 个月：开展线下集中培训与线上知识库建设； - 第 4-6 个月：实施技术考核与进阶培训； - 第 7-12 个月：定期跟踪用户反馈，优化培训内容与支持服务。 通过以上措施，确保人工智能数据训练考评系统的用户能够快

训， 确保他们能够正确理解和执行加密操作。同时，建立应急响应机 制，一旦发生加密失效或数据泄露事件，能够迅速采取措施，将损 失降到最低。 最后，为了确保整个加密系统的可靠性和有效性，定期邀请第 三方安全机构进行安全评估和渗透测试，及时发现并修复潜在的安 全漏洞，确保 Deepseek 大模型在银行系统中的安全运行。 7.2 访问控制 在 Deepseek 大模型于银行系统的部署中，访问控制是确保系 接下来，制定详细的部署时间表，确保各个阶段的任务按时完 成： 1. 第 1 周：完成硬件采购和安装，进行初步的系统配置和网络调 试。 2. 第 2-3 周：搭建模型运行环境，包括安装深度学习框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）、配置数据库和中间件。 3. 第 4 周：将 Deepseek 模型导入系统，进行初步的性能测试和 调优。 4. 第 5-6 周：进行系统集成测试，确保模型与银行现有系统（如 系统（如 核心银行系统、交易系统等）无缝对接。 5. 第 7 周：部署模型监控和日志系统，实时跟踪模型性能和系统 运行状态。 6. 第 8 周：进行安全审计和合规性检查，确保模型部署符合银行 的安全标准和行业法规。 7. 第 9 周：培训银行内部的技术团队，确保其能够独立运维和优 化模型。 8. 第 10 周：正式上线模型，并启动持续改进计划，根据实际应 用反馈进行迭代优化。

B端客户全面评估DS影响，重新论证基础模型选型 DS国内登顶、全球仅次于GPT，月均活跃用户数跃居第一， 全球全端DAU近1.2亿；纳米AI搜索（原360）将其核心模 型换为DS 1月web端访问量登顶、APP端增速位列第2 • 某机构接国家FGW通知，全面评估DS影响，组织专 题论证会，重新评估基础模型选型，由原某公司大 模型为主，转为吸纳多家模型，重点引入DS • 山东省委书记于开年第一天工作会上，明确部署省 数据局研究DS，研究人工智能 出”机制：生成每个 token的算力和时间消耗 * token数  用户可感知的结果：DeepSeek投入大量算力提供服务，仍然频 繁出现“服务器繁忙”；硅基流动等部署DeepSeek模型服务的第 三方厂商亦无法有效承接流量 l 建议3：学会接受大模型的输出速度，效果越好的模型，速度可能越慢 -33- 认识大模型的局限性：知识实时更新能力差 n 实时知识更新  必要性：引入新知识，保证与时俱进

指挥与控制学报，2025，11（2）：217-224 DOI 10.20278/j.jc2.2096-0204.2024.0158 指 挥 与 控 制 学 报 JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL 第11卷 第2期 2025年4月 Vol. 11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。

能在未来五年内实现完全自主化，这 反映了业界对技术成熟度、运营复杂性、 监管环境以及人工监督必要性的现实 考量。 来源：埃森哲2024年自主智�供应链全球调研。样本基数：所有企业（样本量=1000）。 第25百分位数 当前中位数 第75百分位数 未来五年内 主要亮点 各行业当前及未来自主化水平概览 化工 5 零售 8 生命科学 9 汽车 1 半导体 2 航空航天和国防 3 6 高科技消费与企业技术