（2019-05-24）[2024-05-08]. https: //doi.org/10. 48550/arXiv.1810.04805. [2] YE J J, CHEN X T, XU N, et al. A comprehensive capability analysis of GPT-3 and GPT-3.5 series models[EB/OL] （2023-10-23）[2024-05-08]. https: et al. Efficient esti⁃ mation of word representations in vector space[EB/OL]. （2013-09-07）[2024-05-08]. https: //doi.org/10.48550/arXi v.1301.3781. [4] VASWANI A, SHAZEER N, PARMAR N, et al. Attention TAY Y, BOMMASANI R, et al. Emergent abilities of large language models[EB/OL].（2022-10-26）[2024-05- 08]. https: //doi.org/10.48550/arXiv.2206.07682. [6] WEI J, WANG X, SCHUURMANS D, et al. Chain-of- thought

5-72B-Instruct, #33 不开放 不开放 开放 智谱 中国 GLM-4-Plus-0111, #9 不开放 阶跃星辰 中国 Step-2-16K-Exp, #9 不开放 xAI 美国 Grok-2-08-13, #16 不开放 零一万物 中国 Yi-Lightning, #16 不开放 Anthropic 美国 Claude 3.5 Sonnet (20241022), #16 Claude 3

响应时间等）评估模型性能，及 时发现并解决问题。 采用严格的版本控制机制，记录 每次模型更新的内容和效果，确 保在模型出现问题时能够快速回 滚到稳定版本，保障业务连续性 和稳定性。 持续学习与模型迭代更新机制 08 风险控制与合规管理 模型可解释性与监管穿透要求 模型透明化 通过大模型的可解释性技术，确保 银行在数字化转型过程中使用的 AI 模型能够清晰展示其决策逻辑，便 于监管机构审查和评估，降低因模

实现运营绩效的全面突破 何为自主智能供应链？ 引领未来： 开创价值新高地 自主化征程： 当下现状与未来十年 前言 05 25 04 18-24 17 06-07 08-09 10-16 实现自主智能供应链 4 前言 克里斯·蒂默曼斯（Kris Timmermans） 埃森哲全球供应链与运营业务主管 传统的供应链模式如今正迅速过时。地缘政 治波动与多变的贸易环境正在重塑全球格局；与

史数 据进行模型训练，模型将学习到不同特征与客流量之间的关系。 预测的客流量可以展示成以下表格，反映不同时段的预测情 况： 时间段 预测客流量 预计车次安排 07:00-08:00 1500 10 班 08:00-09:00 2000 12 班 12:00-13:00 1200 8 班 17:00-18:00 2500 15 班 18:00-19:00 3000 18 班 根据

理部门提供 优化的调度建议。以下是某段时间内的乘客流量数据汇总： 日期 高峰时段 乘客流量（人次） 2023-09- 01 08:00-09:00 1200 2023-09- 01 17:00-18:00 1500 2023-09- 02 08:00-09:00 1100 2023-09- 02 17:00-18:00 1450 2. 环境监测与预警模型 在铁路沿线

(Generative pre-trained transformer 3)[4] 为代表的大语言模型 (Large language model, LLM) 在没有进行任何参 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

测试、系统测试和验收测试）有序进行。以下是测试时间表的示 例： 测试阶段 开始日期 结束日期 负责人 单元测试 2023-10- 01 2023-10- 07 张工 集成测试 2023-10- 08 2023-10- 15 李工 系统测试 2023-10- 16 2023-10- 25 王工 验收测试 2023-10- 26 2023-10- 31 刘工 最后，制定