8 政策内容 探索以区块链为核心技术、以数据为关键要素，构建下一代互联网创新应用和数字化生态。面向新一代移动信息网络、类脑智能等加快软件产品研发，鼓励新产品示 范应用，激发信息服务潜能。 政策解读 该政策旨在，促进智能软件研发行业通过强化技术创新、深化应用领域及优化产业结构，推动智能化与实体经济深度融合，加速培育新兴产业生态，提升行业整体竞 争力和自主创新能力，助力数字化转型。 政策性质 指导性政策 ，网络芯片、模组器件、整机设备、安全系统、专用软件等研发能力持续增强，分段路由（SRv6）、网络切片、随 流检测、应用感知网络（APN）和网络智能化等成熟的“IPv6+”技术实现产品化落地。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业加速IPv6技术的应用与创新，促进网络基础设施升级，增强网络安全性和扩展性，支持开发更高效、安全的软件解决方案，助力 实现万物互联，提升国际竞争力和自主创新能力。 2023-01-01 影响 7 政策内容 推动制造业高端化、智能化、绿色化发展，大力发展服务型制造。同时，加快大数据、网络、人工智能等新技术的深度应用，促进现代服务业与先进制造业、现代农 业融合发展。 政策解读 该政策旨在，推动智能软件研发行业提升产品质量和创新水平，强调标准化、安全性与用户体验，促进技术自主可控，鼓励企业加大研发投入，增强国际竞争力，支 持智能软件在各行业的深度融合与应用。 政策性质 指导性政策

达的推荐和解读 Bengio Y, Hinton G, et al. Managing ai risks in an era of rapid progress[J] 图灵奖获得者一作论文的引用评价 OpenAI 研究员 Lilian 和 Akhaliq 的推荐和解读 英伟达 GEAR Lab 主任 Jim Fan 的推荐和解读 Many of

著提升医务人员的工作效率，尤其是在以下几个方面： 首先，AI 模型能够快速处理和分析大量医疗数据。比如在影像 学检查中，AI 可以自动识别和标记图像中的异常区域，帮助放射科 医生减少解读时间，从而更快地得出诊断结果。根据研究，AI 辅助 下的影像分析能够将医生的解读时间缩短约 30%-50%。这种效率 提升不仅加快了检查的周转速度，还使得医务人员能将更多时间投 入到患者的沟通与治疗上。 其次，AI 生成式大模型还可以用于临床决策支持。通过分析患 量的医疗影像数据，例如 X 光、CT 和 MRI 扫描。这些模型可以通 过训练学习到的图像特征，辅助医生进行疾病的早期诊断。通过对 病灶区域的高亮显示和病变类型的自动分类，大模型不仅提升了医 疗影像的解读效率，还减轻了医生的工作负担。 其次，在临床决策支持系统中，AI 生成式大模型可借助患者的 历史数据和症状来生成个性化的治疗方案。通过对大量病例的分 析，模型能够识别出不同患者病情的相似性，并为医生提供基于类  数据隐私与安全：在使用患者数据进行模型训练时，必须遵循 严格的数据保护法规，确保患者隐私不被侵犯。  医务人员培训：医生和护士需要接受相应的培训，以理解 AI 模型提供的信息，并能够合理解读和运用这些辅助建议。  临床验证：在广泛应用之前，AI 生成式大模型的临床效果需 经过严格的验证，确保其在不同医疗场景下的有效性和安全 性。 总体而言，通过 AI 生成式大模型的有效应用，临床决策支持

传统网络运维是机器语言的人工翻译过程：为了维护网络的稳定，运维人员会持续监控设备的运行状态，希望准确、及时地检测异常和 突发事件。网络日志是设备运行维护最重要的数据源，运维人员通常会通过解读日志中的自然语言、语义信息来发现问题、分析根因。 (3) 自动日志分析是机器语言的自动翻译过程： 日志文本种类繁多、数量庞大，且多数日志为非结构化文本，无法通过人工方式监控和检测 全

智能理赔 实时质检 评测结果——国内大模型 聪明贴心“中国通” 答案与我国当前制度情况基本吻合，解答 的角度也更符合国内用户，理解起来比较 简单，此模型适合做专业报告及深度行业 解读的专家使用 保险常识 法律知识 医疗知识 营销素材 话术优化 话术推荐 保险规划 智能核保 智能理赔 实时质检 回答完整、全面，考虑到多方面情况，语 言表达流畅、自然、清晰、简洁；具备合

随着通用人工智能变得更有能力，额外风险的证据正在逐渐出现。这些风险包括大 规模劳动力市场影响、人工智能黑客攻击或生物攻击，以及社会失去对通用人工智 能的控制。专家们对这些风险的现有证据有不同的解读：一些人认为这些风险还需 要几十年的时间，而另一些人则认为通用人工智能可能在未来几年内导致社会规模 的危害。通用人工智能能力的最新进展——特别是在科学推理和编程测试方面——

时长且繁琐；报告质量不一， 影响准确判断；金融市场快速变化，人工分析数据时效性不足；海量数据库下，人工分析深 度可能不够。投研报告助手依托大模型，实现券商报告阅读、理解与分析，提升研究员研报 解读与分析的效率，降低报告筛选分析难度，提高工作效率，进而提高投资决策效率，把握 投资机会。 使用阳光正言GPT后，取得了以下不错的成效：单篇研报关键信息提取效率提高50%， 准确度超过80%；敏 生成最优讲解方法。2024年功能上线以来，已为超20万代理人AI生成个性化建议书，帮助 代理人更专业、更高效地满足客户差异化保险需求。在服务方面，基于大模型信息理解及 判断能力，结合具体客户信息及保单，查询代理人数据并解读；基于大模型意图判断，主动 识别并引导代理人线上办理业务，极大提升队伍的服务专业性及合规水平，并有效支持平 安人寿在咨询人力方面的降本。在培训方面，运用GPT理解和对话能力，基于代理人技能 提 0大模型管理中台”能够将大模型功能模块化拆分 与迅速集成，并与现有系统集成，大幅缩短了华农大模型赋能场景的开发周期，截至目前， 华农的大模型赋能场景涵盖了文档生成、面试招聘、员工关系、审计合规、条款解读、数据 分析等十多个方面。 华农保险不仅在通用办公辅助上深化大模型技术的应用，更在保险业 务流程融合方面进行了创新探索。 在车险出单环节，华农推出了由大模型驱动的“星驰”系统，该系统通过对话式交互，

有所提升。但对于 AutoGen 的实验也提到多智能体可能会导致错误循环（智能体之间反馈错误但一直无法 解决），这也是降低成功率的因素之一。4）OptiGuide: 是专门设计来通过自然语言处理， 解读和指导复杂供应链优化决策。在用不同语言模型运行 OptiGuide 的时，发现多智能 体协作模式的成绩显著高于单智能体。其中多 GPT4 智能体协作运行 OptiGuide 时， F1-score 和

要作用。该模型能够快速处理和分析海量的历史项目数据、市场行 情信息以及建筑材料价格波动，从而为造价工程师提供更为精准的 成本估算和预测。此外，DeepSeek-R1 还能够通过自然语言处理 技术，自动解读建筑图纸、合同文本等技术文档，进一步减少人为 干预，提高工作效率。 在具体应用中，DeepSeek-R1 大模型可以广泛应用于以下几 个关键环节：  成本预测：通过分析历史项目数据和当前市场行情，进行精准 定分层次的培训计划。对于管理层，重点培训内容应包括模型的基 本原理、应用场景及战略价值，使其理解模型如何提升决策效率与 准确性。对于操作层，培训需侧重实际操作的指导，包括数据输入、 模型运行及结果解读等，确保其能够熟练使用系统进行日常工作。 培训方式将采取线上线下结合的方式，线上培训通过视频教程 和互动问答实现，用户可以随时随地进行学习；线下培训则组织专 家进行面对面的授课和实操演练，增强用户的实操能力。培训期间，

协议 （如 TLS 1.2 及以上版本）进行，确保数据在传输过程中不被窃取 或篡改。同时，存储的数据应采用 AES-256 加密技术进行加密， 确保即使在物理介质被盗的情况下，数据也无法被轻易解读。 为了进一步保障数据安全，应实施多层次的访问控制策略。通 过基于角色的访问控制（RBAC）和最小权限原则，确保每个用户 只能访问其工作所需的最小数据范围。同时，所有访问行为应通过 日志记录