数据来源 视频学习 模仿学习 模拟器 系统架构 冻结模型 Transformer 控制层级 动作级 规划级 任务级 需求级 感知与理解 人类反馈 多模态环境建模 可供性与约束 多模态模型理解 3D-VLA[63], Wang 等[25], Yang 等[29], ViLA[30], MultiPLY[100], iVideoGPT[64] AffordanceLLM[94] 选抓取姿势. 1.3 可供性与约束 可供性 (Affordance) 指的是环境中物体相对于 机器人所能提供的潜在交互方式[113]; 约束 (Con- straints) 则指规划和执行机器人操作时需要遵守的 一系列限制条件. 使用基础模型对可供性与约束进 行提取, 可以使具身智能有效利用环境中的各种工 具, 并在使用工具解决问题的过程中考虑各类约束, 以合适的方式完成任务. 预训练模型通过大规模文本预训练 CoPa[96] 通过部件空间约束实现通用机器人操 作. 该框架利用大规模预训练模型中蕴含的常识知 识来指导机器人在开放世界场景中的低层次控制. 在运动规划阶段, 首先将识别出的关键部件简化为 几何元素表示, 如将细长部分建模为向量, 而将其 他部分建模为表面, 然后在场景图像中标注这些几 何元素, 输入到视觉语言模型中, 通过语言提示使视 觉语言生成相应的空间几何约束. 获取操作约束之 后, CoPa 计算出抓取后的一系列目标姿态

广泛运用生成式设计、自动化和基于仿真的测试来增强产品开发，并通过算法优化实现快速的 机器设置。 • 完全自动化的生产流程，通过制造业数字孪生来引导流程，实现无人工干预的切换。 • • 利用预测、财务标准、产能和运营多约束优化计划与排程，并提供可借鉴的实用建议。 增强型人工决策，实现跨域跨组织的无缝计划变更。 • 超过95%的交易实现自动化流程及问题解决。 • 利用分析工具监督流程以提高流程效率。 • 利用事件 态网络优化来最大限度地减少中断。这使得企业 能够以算法驱动的方式调整采购策略、重新规划 物流路径并校准库存水平，同时最大限度地减少 人工干预。 关键在于，要突破基于传统能力和现有运营 约束进行优化的局限。仅仅着眼于自动化那些孤 立（且往往不相关）的流程，通常只能带来局部 的、微小的改进，而无法创造新的企业级价值。 反之，若能聚焦于供应链必须达成的关键成果， 并致力于实现全新方式的人机协作，则有望引领

在对话 式智能体中，需确保对话流自然流畅，用户输入的容错性较高，同 时提供清晰的反馈以引导用户完成任务。用户体验的优化不仅依赖 于技术实现，还需要通过用户测试和反馈不断迭代改进。 最后，技术约束和资源限制也是需求分析的重要内容。开发团 队需评估现有技术栈、硬件资源以及开发周期的限制，确保项目在 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 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 中 需用户测试优化 技术约束 支持边缘设备运行 中 模型轻量化设计 通过以上分析，可以为后续的设计和开发提供清晰的指导，确 保智能体开发过程中的每一步都围绕需求展开，最终实现项目目 标。 2.1 用户需求调研 在进行 不断变化的环境与需求。 决策输出阶段将模型推理的结果转化为具体的行动方案。系统 会生成多个备选方案，并根据预设的评估指标（如成本、效率、风 险等）进行排序与选择。同时，模块还支持用户自定义约束条件， 例如时间限制或资源上限，以确保决策的实用性。 反馈优化是智能决策模块的重要环节。系统会通过实时监控决 策执行的效果，收集反馈数据并进行分析，动态调整模型参数与结 构。这一过程可以采用在线学习、迁移学习等技术，不断提升模块

.......................................................................................8 1.3 项目范围与约束..................................................................................10 2. 系统需求分析.... 基于多维指标的考评体系，结合可视化工具，生成 详细的考评报告。 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 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 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目的技术约束主要源于当前的硬件资源与预算限制。系统需 要支持至少 100 个并发用户的访问，服务器响应时间不超过 2 秒。 此外，系统应具备良好的可扩展性，以适应用户数量和数据量的增 长。在开发过程中，将采用微服务架构，以确保系统模块的高度解

局、中国证监会、国家外汇局等七部门联合印 发《关于扎实做好科技金融大文章的工作方案》 （下称《工作方案》）。 《工作方案》以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，加强基础制度建设，健全 激励约束机制，推动金融机构和金融市场全面提升科技金融服务能力、强度和水平，为各 类创新主体的科技创新活动提供全链条全生命周期金融服务，精准支持国家重大科技任 务、科技型企业培育发展、战略性新兴产业发展和未来产业布局、传统产业技术改造和基 险 等，这通常需要行业特定的数据和知识。 （2）个性化服务：保险产品高度个性化，模型需要能够根据客户的具体情况提供定制 化的服务和建议。 （3）法规和政策适应性：保险行业受到严格的法规和政策约束，模型需要能够快速适 应政策变化。 （4）客户互动：保险行业强调与客户的互动，模型需要能够提供高质量的客户服务和 支持。 （5）数据的多样性和质量：保险行业涉及的数据类型多样，包括医疗记录、财产评估 文本进行向量化处理，结合用户 问题提示，利用大模型的能力生成更合适的响应结果。在模型接入架构搭建上，在架构设 计上具体如下： 各种大模型层出不穷，不同业务场景对于模型的要求不一样、技术架构以及约束环境 不同，需要各不同的场景去选择最佳的模型以及具体的落地技术方案，同时为了使模型推 理的结果更符合垂类领域的标准和要求，需要获取及加工大量的垂类数据。其次，在数据 召回、检索算法上也需要适配业务场景，需要进行大量的测试和验证。

规模数据上表现较好，训练和推理效率更高。 - 任务类型：如果是 生成类任务（如知识库补全），优先选择 GPT 系列；如果是理解 类任务（如知识库检索），优先选择 BERT 系列。 - 资源约束： GPT 系列模型需要更强大的计算资源和存储能力，而 BERT 系列在 资源有限的情况下更具可行性。 为优化模型选择，建议采用以下方法： - 预训练模型微调：基 于开源预训练模型（如 Hugging 调优方法 备注 Dropout 率 [0.1, 0.5] 随机搜索 防止过拟合的关键参数 通过以上步骤和策略，可以系统地完成超参数调优，显著提升 模型性能和训练效率。同时，需结合实际资源和时间约束，灵活调 整调优策略，以实现最佳性价比。 3.3.3 分布式训练策略 在分布式训练策略中，我们采用数据并行和模型并行相结合的 方式，以充分利用多机多卡的硬件资源，加速模型训练过程。数据 并 大模型训练相关的技术文档、操作手册、维护指南以及系 统设计说明书。这些文档将为后续的系统维护、升级以及用户操作 提供详尽的指导。具体交付内容包括以下几部分： 首先，系统需求文档将详细描述项目的功能需求、非功能需求 以及系统约束条件。该文档将确保所有相关方对系统的预期功能有 一致的理解，并为后续开发提供明确的指导。 其次，系统设计文档将涵盖系统的整体架构设计、模块划分、 接口定义、数据流图以及关键技术选型。该文档将详细说明各个模

题或任务描述组成，例如“帮我写一篇有关人工智能的文章”，“帮我编写一段可以整理 数据的程序”等等。 一个优秀的 Prompt 应该包含 1）明确目标：能够定义任务，以及想要达到的效果； 2）具体指导：给予模型明确的指导和约束，举一些例子或明确回复边界；3）简洁明了： 使用简练、清晰的语言表达 Prompt；4）迭代优化：一次 Prompt 输出可能达不到想要 的结果，用户需要根据智能体的回答来改变提示词，持续调整优化。

多个基于不同特征的模型（如交易频率、金额、地理位置等），能 够提高检测的准确性和稳定性。 此外，正则化技术是防止过拟合的重要手段。通过在损失函数 中加入 L1 或 L2 正则化项，可以有效约束模型的复杂度，使其在训 练过程中避免过度拟合。同时，Dropout 技术在神经网络的训练过 程中随机丢弃部分神经元，能够模拟多个子网络的效果，进一步提 升模型的泛化能力。例如，在预测金融市场波动时，采用 在金融银行应用中的泛化能力，确保了技术的可行性和稳定性。以 下是具体技术手段的总结列表：  数据增强：增加数据多样性，提升模型对新数据的适应能力。  模型集成：综合多个模型的优点，减少单一模型的偏差。  正则化：约束模型复杂度，防止过拟合。  交叉验证：全面评估模型在不同数据分布下的表现。  持续监控和更新：动态调整模型，适应市场变化。 通过这些技术手段的有机结合，DeepSeek 为金融银行领域提

非结构化数 据 采购合同、审批邮件 OCR 识别+NLP 实体抽取（金 额、签约方） 知识图谱三元 组 数据清洗阶段需部署规则引擎与机器学习双校验机制： 1. 规 则校验层：实施强制约束（如借贷平衡校验、凭证号连续性检测） 和软性规则（如异常交易金额阈值告警） 2. AI 校验层：通过预训 练模型检测数据异常模式，例如： - 使用孤立森林算法识别离群值 - 基于 BERT 标准化阶段实施维度建模，主要工作包括： 1. 建立审计数据 字典，包含 200+ 个标准字段定义，例如： - 字段名： transaction_amount - 类型：DECIMAL(20,2) - 约束：NOT NULL - 业务说明：含税交易金额 2. 设计事实表与维度表关联模型，关键关系如下： 事实表 关联维度表 关联键 凭证事实表 会计期间维度 fiscal_period_id 银行交易事实表

断调整其决策 策略，以实现最优的运营目标。 结合组合优化技术，系统可以在给定的约束条件下，针对不同 的目标，使用求解算法来寻找最优解。对于城市轨道交通的调度问 题，常见的目标包括最小化乘客的等待时间、提高列车的准点率和 最大化系统的整体吞吐量。这些目标之间往往存在一定的冲突，组 合优化能够在满足多个约束条件的同时，提供一个平衡的解决方 案。 具体实施步骤如下： 1. 状态空间定义