大模型应用趋势· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 6.1.1 应用模式：由Chatbot向AI Agent演进· · · · · · · · · · · · · 135 5.2 大模型优秀应用案例 ‒ 国际篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 127 5 · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 131 6.1.2 应用场景：由非决策类场景向决策类场景过渡· · · · · · · 135 6.1.3 多模态大模型：落地应用潜力巨大· · · · · · · · · · · · · · · · 136 6.2 行业实践建议· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 138 6.未来展望与建议篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 135 � TABLE OF CONTENTS 图目录 大模型产业图谱· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · ·

IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Nashville, USA: IEEE, 2021. 135 Makoviychuk V, Wawrzyniak L, Guo Y R, Lu M, Storey K, Macklin M, et al. Isaac gym:

人员识别成本波动趋势及潜在风险。例如，针对某类建筑材料价格 在近三年内的波动情况，模型可自动生成如下分析结果：  2021 年：材料单价为 120 元/吨，波动范围为±5%；  2022 年：材料单价为 135 元/吨，波动范围为±8%；  2023 年：材料单价为 150 元/吨，波动范围为±10%。 基于这些数据，模型可以预测未来一年内该材料的价格可能上 涨至 160 元/吨，并提供相应的预算调整建议。此外，DeepSeek-

法规和合规.............................................................................................135 15.1 相关法规........................................................................................

............133 7.2.2 数据分析结果展示...................................................................135 8. 运营与维护.........................................................................................

133 6.1 项目阶段划分....................................................................................135 6.1.1 数据准备阶段...........................................................................137 6.1.2