.................................................................................................. 41 附件四 名词解释......................................................................................... 1 指标体系与计算口径........................................................................................ 41 综合算力指数 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 根据指标里每个数值的标准化结果和相应的权重最终形成各分指数 结果和综合指数结果。 计算结果说明：本计算方式得到的指标得分范围为 0-100 分， 得分越高，表明该区域对应的该指标能力越强，性能越好。 综合算力指数 41 附件三 计算口径 表 1 指标体系与计算口径 一级 指标 二级指标 三级指标 计算口径 算力 算力规模 在用标准机架 数(万架） 已经投产使用算力中心的设计机架数量（按 2.5kW

计费模式......................................................................................... 26 图 41 RL 架构对比 GITM 创新架构 ............................................................................ 27 56%。前五地区的用户分别是美国、印度尼西 亚、墨西哥、菲律宾和印度。其中活跃用户每天约进行 240 轮对话，平均时长在 2 个小 时。目前网页端的 DAU/MAU 比例为 23%，APP 端 DAU/MAU 比例为 41%。 图35 Character. AI 各年龄段用户占比 资料来源：similarweb 受众人口板块，海通证券研究所 图36 Character. AI 用户全球分布 行业研究〃信息服务行业 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 27 图41 RL 架构对比 GITM 创新架构 资料来源：机器之心，海通证券研究所 传统 RL 智能体在 shang h 将复杂任务映射到底层键盘鼠标操作时面临困难，而 GITM 采用大型语

Omnigrasp[46], Meta-World[47], BEHAVIOR-1K[48] ALOHA[37], UMI[38], HumanPlus[39], GELLO[40], GC-DA[41] MineDojo[31], VRB[32], Baker 等[33], RoboCLIP[34], Seo 等[35], Han 等[36] 图 1 基于大模型的具身智能工作概览 learning for dexterous dual-arm robot manipulation. IEEE Transactions on Robotics, 2024, 40: 2287−2305 41 Wang Y F, Xian Z, Chen F, Wang T H, Wang Y, Fragkiadaki K, et al. RoboGen: Towards unleashing infinite infinite data for auto- mated robot learning via generative simulation. In: Proceed- ings of the 41st International Conference on Machine Learning. 42 1 期 王文晟等: 基于大模型的具身智能系统综述 15 Vienna, Austria:

...................................................................................................41 3.2.2 数据清洗与标准化流程................................................................................. 7B 参数级别，推理速度提升 6 倍的同时保持 95%以上的任务精度。通 过审计机构实际测试，优化后的模型在应收账款坏账准备测算任务 中，人工复核工作量降低 82%，关键风险点检出率同比提升 41%。 3.1.3 智能审计决策模块 智能审计决策模块作为 DeepSeek 智能体的核心功能组件，采 用多模态数据分析与动态推理机制，实现从数据预处理到风险判定 的全流程自动化。该模块通过三层架构实现功能闭环：底层为异构 在误判。 3. 应用层控制 o 建立审计证据链追溯系统，所有模型判断必须关联至原 始凭证（如发票编号、银行流水 ID），支持全流程复 验。某四大会计师事务所实施后使 AI 辅助审计的争议率 下降 41%。 4. 性能监控指标 关键指标监控频率与改进措施对应表： 指标 阈值 监控频率 触发动作 关键科目识别准确率 <95% 实时 启动增量训练 新准则适应周期 >72 小时 每日 人工规则热更新

白皮书. “ ” 量化交易系统架构与性能优化 . 2023 年 6 月. 9. 李伟, 陈丽. “ ” 深度学习在股票市场中的应用实践 . 《金融数据 分析》, 2023, 50(2): 34-41. 10. 张强, 王芳. “ ” 量化投资策略的绩效评估方法 . 《投资研究》, 2022, 40(5): 56-63. 11. DeepSeek 技术博客. “如何利用 DeepSeek 量化交易中的模型泛化能力研究 . 《模型与算 法》, 2021, 22(4): 67-74. 19. 李伟, 陈刚. “ ” 深度学习在金融风控中的应用 . 《风险管理与金 融科技》, 2023, 58(7): 34-41. 20. DeepSeek 用户反馈报告. “2023 ” 年第三季度用户满意度调查 . 2023 年 12 月. 以上参考文献涵盖了 DeepSeek 量化交易平台的使用手册、技 术文

例）： 环节 传统 CRM 处理方式 效率损失点 客户需求识别 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 线性回归模型 误差率±34% 服务响应 三级菜单分类 首次解决率仅 41% 流程图中展示的典型问题可通过 mermaid 图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 500TPS 时，响应延迟呈指数级增长。某汽车行业案例显示，促销 活动期间系统处理客户咨询的放弃率骤增至

功能模块开发..............................................................................................41 5.1 用户管理模块......................................................................................43

...................................................................................................41 5.2 数据分析模块.......................................................................................

......38 3.2.3 模型训练模块.............................................................................41 3.2.4 考评模块.....................................................................................44

.............39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升..............................................................................42 4.4