提供了全 面的指导和支持。 2.2.1.1 国家部委工作要求 �� 此外，为充分激活数据要素潜能，推动人工智能技术的深度融合与应用，国家发改委 于2023年底发布了《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》。该计划围绕数据要素 与各行各业的深度融合，部署了包括“数据要素×智能制造”在内的12项重点行动，特别支 持通用及垂直领域人工智能大模型的训练与发展，为人工智能产业的创新发展注入了新 于技术创新，1条措施关于国际合作。7月26日，北京市发展改革委，市经济和信息化局，市 科委、中关村管委会联合发布《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》，从标 杆应用、示范应用、商业应用等三个维度谋划推动人工智能应用落地，构建大模型赋能经 济社会发展的全景图。行动计划提出，将通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工 程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成 长期的（如长期记忆），以支持不同时间尺度的 任务和目标。 规划（Planning）：规划组件是智能体进行决策制定的关键部分。它根据当前的环境 状态、智能体的目标和记忆中的信息，制定出一系列的行动计划或策略。规划过程可能涉 及复杂的推理和决策算法，以确保智能体能够选择出最优或次优的行动方案，以实现其目 标。规划还可以包括对未来状态的预测和模拟，以评估不同行动方案的可能结果。 工具（Too

为了推动算力产业发展，我国出台多项相关政策对算力产业顶 层规划，明确算力产业的发展目标、战略重点和实施路径，引导算 力资源的合理配置和高效利用。2023 年印发《算力基础设施高质量 发展行动计划》和《关于深入实施“东数西算”工程 加快构建全国一 体化算力网的实施意见》，旨在不断完善综合算力基础设施，增强 算力赋能成效。2024 年印发《推动工业领域设备更新实施方案》， 提出推动“云

从而提高机器人执行任务的成功率. 首先, 模型识别任务的关键要素, 例如目标、所需对象和 预期的结果, 将任务分解为一系列子目标. 这些子 目标是实现最终目标所需的中间步骤, 随后规划模 块为每个子目标生成详细的行动计划. 类似地, LLM- Planner[78] 使用大语言模型分解任务, 并根据环境 观察来提供每一步的指导. 对于在自由环境中的智 能体, 同样需要明确需求. ELLM[76] 和 Voyager[77]

能 需要检查数据质量、标注准确性或是否存在过拟合等问题。通过这 种问题的识别和解决，可以不断提升模型的泛化能力和鲁棒性。 最后，考评结果分析应形成具体的报告，包括主要发现、改进 建议和后续行动计划。报告应具备清晰的逻辑结构和易于理解的语 言，以便相关人员能够快速掌握分析结论并采取相应的改进措施。 通过持续的考评结果分析和优化，人工智能数据训练系统的性能和 效果将不断提升，最终实现预期的目标。

F1 评分 0.85 0.87 稳定改善 进一步拓展训练数据，微 调模型 在报告中，我们还会汇总各团队（开发、运营、产品）的意 见，鼓励跨部门沟通，形成更全面的视角。基于评估结果，形成新 的行动计划并明确责任人，确保每项改进措施有专人跟进，并控制 其实施进度。 值得强调的是，定期评估的结果还应转化为具体的行动方案， 并落实到下一步的开发迭代和优化流程中。评估机制不仅是反思过 去的工具

统进行 必要的调整和优化。 合规报告的最后部分应包含对系统合规性的总体评估和结论。 评估结果将基于上述各个方面的详细分析，总结系统在当前法律法 规和行业标准下的合规性，并提出改进建议和后续行动计划。 通过以上措施，Deepseek 大模型能够在银行系统中实现高度 合规性，确保系统在满足业务需求的同时，严格遵守相关法律法规 和行业标准，为银行提供安全、可靠的技术支持。 15.4 合规培训